JP2017211948A - Collection device, collection method and collection program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To properly collect information for allowing learning of a notification timing.SOLUTION: A collection device comprises an acquisition part and a collection part. The acquisition part acquires behavior information related to a behavior of a user, to a distribution content which is distributed to a terminal of the user, and which may be notified to the user on the terminal. The collection part collects behavior information acquired by the acquisition part, as information used for learning of a notification timing of the content. The collection part collects the behavior information which indicates that the user did not perform a behavior to the distribution content, as a negative example to the notification timing, out of pieces of behavior information.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、収集装置、収集方法、及び収集プログラムに関する。   The present invention relates to a collection device, a collection method, and a collection program.

従来、ユーザの行動情報に基づいてユーザに情報を提供する技術が提供されている。このような場合、例えば、ユーザが興味を示した情報とユーザの状況や行動とを登録し、登録した情報に基づくタイミングでユーザに情報を提供する。   Conventionally, a technique for providing information to a user based on user behavior information has been provided. In such a case, for example, information that the user has shown interest and the user's situation and behavior are registered, and the information is provided to the user at a timing based on the registered information.

特開２０１１−９７４１７号公報JP 2011-97417 A

しかしながら、上記の従来技術では、通知タイミングの学習を可能にする情報を適切に収集することが難しい場合がある。例えば、ユーザが興味を示した情報をユーザの状況や行動に基づいてユーザに情報を提供するだけでは、通知タイミングの学習を可能にする情報を適切に収集することは難しい。   However, with the above-described conventional technology, it may be difficult to appropriately collect information that enables learning of notification timing. For example, it is difficult to appropriately collect information that enables learning of notification timing simply by providing information that shows interest to the user based on the user's situation and behavior.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、通知タイミングの学習を可能にする情報を適切に収集する収集装置、収集方法、及び収集プログラムを提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a collection device, a collection method, and a collection program that appropriately collect information that enables learning of notification timing.

本願に係る収集装置は、ユーザの端末装置に配信した配信コンテンツであって、前記端末装置においてユーザに通知される配信コンテンツに対するユーザの行動に関する行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された行動情報を、コンテンツの通知タイミングの学習に用いる情報として収集する収集部と、を備えたことを特徴とする。   The collection device according to the present application is distribution content distributed to a user's terminal device, the acquisition unit acquiring behavior information regarding user behavior with respect to the distribution content notified to the user in the terminal device, and acquired by the acquisition unit And a collection unit for collecting the action information as information used for learning the notification timing of the content.

実施形態の一態様によれば、通知タイミングの学習を可能にする情報を適切に収集することができるという効果を奏する。   According to one aspect of the embodiment, there is an effect that information that enables learning of notification timing can be appropriately collected.

図１は、実施形態に係る収集処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a collection process according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る収集システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the collection system according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る収集装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the collection apparatus according to the embodiment. 図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the behavior information storage unit according to the embodiment. 図６は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a learning information storage unit according to the embodiment. 図７は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a content information storage unit according to the embodiment. 図８は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the terminal device according to the embodiment. 図９は、実施形態に係る端末装置の表示画面の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a display screen of the terminal device according to the embodiment. 図１０は、実施形態に係る収集処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the collection process according to the embodiment. 図１１は、実施形態に係る負例収集期間の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a negative example collection period according to the embodiment. 図１２は、実施形態に係る負例の収集処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a negative collection process according to the embodiment. 図１３は、実施形態に係る負例の収集処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a negative collection process according to the embodiment. 図１４は、実施形態に係る負例収集期間の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a negative example collection period according to the embodiment. 図１５は、実施形態に係る負例の収集処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a negative collection process according to the embodiment. 図１６は、実施形態に係る収集期間の一例を示すシーケンス図である。FIG. 16 is a sequence diagram illustrating an example of a collection period according to the embodiment. 図１７は、収集装置また端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 17 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that implements the functions of a collection device or a terminal device.

以下に、本願に係る収集装置、収集方法、及び収集プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る収集装置、収集方法、及び収集プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。   Hereinafter, a collecting apparatus, a collecting method, and a form for implementing a collecting program (hereinafter referred to as “embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the collection device, the collection method, and the collection program according to the present application are not limited by this embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

（実施形態）
〔１．収集処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る収集処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る収集処理の一例を示す図である。図１では、本願に係るコンピュータにおいて、本願に係る収集プログラムが実行する処理の一例について説明する。本実施形態において、端末装置１０（図８参照）は、検知部１４（図８参照）から取得した各種情報を基にユーザの状態の変化やコンテキスト等を推定し、収集処理を行う。以下の例では、端末装置１０を利用するユーザがユーザＵ１である場合を示す。 (Embodiment)
[1. Collection process)
First, an example of a collection process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a collection process according to the embodiment. FIG. 1 illustrates an example of processing executed by the collection program according to the present application in the computer according to the present application. In the present embodiment, the terminal device 10 (see FIG. 8) estimates a change in user state, context, and the like based on various information acquired from the detection unit 14 (see FIG. 8), and performs a collection process. The following example shows a case where the user who uses the terminal device 10 is the user U1.

また、図１では、収集装置１００が配信コンテンツである通知情報ＩＭ１１をユーザＵ１の端末装置１０に配信し、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動に関する情報（以下、「行動情報」ともいう）を取得する場合を示す。例えば、通知情報ＩＭ１１は、スポーツの速報であるコンテンツＣＴ１１（図９参照）等、種々の情報であってもよい。   Further, in FIG. 1, the collection device 100 distributes the notification information IM11 as distribution content to the terminal device 10 of the user U1, and acquires information related to the action of the user U1 with respect to the notification information IM11 (hereinafter also referred to as “behavior information”). Indicates when to do. For example, the notification information IM11 may be various pieces of information such as content CT11 (see FIG. 9) that is a sports bulletin.

図１の例では、行動情報（以下、「ユーザ関連情報」ともいう）には、ユーザＵ１が複数種類の特定行動のうちのいずれかの行動をした場合におけるユーザＵ１の通知情報ＩＭ１１に対する行動の有無とユーザＵ１に関するコンテキストの情報が含まれる。例えば、ユーザＵ１の通知情報ＩＭ１１に対する行動の有無とは、ユーザＵ１が通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）した場合、「有」となり、ユーザＵ１が通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）しなかった場合、「無」となる。   In the example of FIG. 1, the behavior information (hereinafter also referred to as “user-related information”) includes the behavior of the notification information IM <b> 11 of the user U <b> 1 when the user U <b> 1 performs any one of a plurality of types of specific behaviors. Information on presence / absence and context regarding the user U1 is included. For example, the presence / absence of an action on the notification information IM11 of the user U1 is “present” when the user U1 browses (opens) the notification information IM11, and when the user U1 does not browse (open) the notification information IM11, “None”.

また、ここでいう特定行動は、ユーザへの割り込みを行うタイミングの候補（以下、ブレークポイントと記載する場合がある）として予め選択されたユーザの行動である。特定行動は、例えば、ユーザが歩いている状態から止まるという行動、ユーザが走っている状態から歩くという行動、座っている状態から立つという行動などである。なお、特定行動は、直前の行動を考慮しないものであってもよく、例えば、ユーザが電子メールを送信するという行動、ユーザが電気機器を操作（ＯＮ／ＯＦＦ）するという行動、ユーザが時計を見るという行動等であってもよい。図１の例では、ブレークポイントＢＰ１１〜ＢＰ１６は、ユーザＵ１に関する変化（特定行動ＣＨ１１〜ＣＨ１６）のタイミングに対応するが、詳細は後述する。   The specific action here is a user action selected in advance as a candidate for timing for interrupting the user (hereinafter sometimes referred to as a breakpoint). The specific action is, for example, an action that the user stops from a walking state, an action that the user walks from a running state, an action that stands from a sitting state, or the like. The specific action may not take into account the immediately preceding action. For example, the action that the user sends an e-mail, the action that the user operates (ON / OFF) the electric device, and the user turns the clock on. It may be an action of watching. In the example of FIG. 1, breakpoints BP11 to BP16 correspond to the timing of changes (specific actions CH11 to CH16) related to the user U1, but details will be described later.

ユーザに関するコンテキスト（以下、単に「コンテキスト」ともいう）は、例えば、ユーザを取り巻く状況である。図１では、コンテキストは、ユーザＵ１や端末装置１０の状況やユーザＵ１や端末装置１０の環境（背景）を意味する。また、コンテキストには、ユーザに提供されるコンテンツの内容、ユーザが反応したコンテンツの内容、ユーザの属性、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、ユーザの感情等の種々の情報が含まれる。   The context related to the user (hereinafter also simply referred to as “context”) is, for example, a situation surrounding the user. In FIG. 1, the context means the situation of the user U1 and the terminal device 10 and the environment (background) of the user U1 and the terminal device 10. In addition, the context includes the content provided to the user, the content of the content that the user has reacted to, the user attribute, the current location of the user, the current time, the physical environment in which the user is placed, and the social environment in which the user is placed. Various information such as the user's exercise state and the user's emotion is included.

ここでいうコンテキストは、ユーザや端末装置１０の状況やユーザや端末装置１０の環境（背景）を意味する。例えば、コンテキストは、ユーザによって端末装置１０が使われている状況や、端末装置１０を所持するユーザが置かれている状態に対応する情報である。すなわち、図１におけるコンテキストは、ユーザＵ１の状況、例えばユーザＵ１がいる場所の環境に対応する。具体的には、図１におけるコンテキストは、各ユーザ関連情報が取得された時点におけるユーザＵ１の状況に対応する。   The context here means the situation of the user or the terminal device 10 and the environment (background) of the user or the terminal device 10. For example, the context is information corresponding to a situation where the terminal device 10 is used by a user or a state where a user who owns the terminal device 10 is placed. That is, the context in FIG. 1 corresponds to the situation of the user U1, for example, the environment where the user U1 is. Specifically, the context in FIG. 1 corresponds to the situation of the user U1 at the time when each user related information is acquired.

例えば、収集装置１００は、端末装置１０から取得した行動情報を基に学習モデル（以下、単に「モデル」ともいう）を学習する。すなわち、収集装置１００は、取得した行動情報を基にモデルを生成する。具体的には、収集装置１００は、各特定行動とコンテキストとを特徴量として機械学習を実行し、端末装置１０において配信コンテンツをユーザに通知するタイミング（以下、「通知タイミング」ともいう）のモデルを生成する。詳細は後述するが、収集装置１００は、下記式（１）に示すようなモデルを用いて、ユーザへの通知タイミングを判定するモデルを生成する。   For example, the collection device 100 learns a learning model (hereinafter also simply referred to as “model”) based on behavior information acquired from the terminal device 10. That is, the collection device 100 generates a model based on the acquired behavior information. Specifically, the collection device 100 executes machine learning using each specific action and context as a feature amount, and models the timing (hereinafter also referred to as “notification timing”) of notifying the user of distribution content in the terminal device 10. Is generated. Although details will be described later, the collection apparatus 100 generates a model for determining the notification timing to the user using a model as shown in the following formula (1).

図１の例では、端末装置１０はユーザＵ１に対応するモデル（モデル情報）を保持しており、収集装置１００から受信した配信コンテンツである通知情報ＩＭ１１の通知タイミングを判定する。また、図１の例では、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１１〜ＢＰ１６と判定した場合、下記式（１）の「ｙ」の値を算出し、「ｙ」の値が所定の閾値以上の場合、そのブレークポイントをゴールデンブレークポイントと判定して、ユーザに通知を行うものとする。   In the example of FIG. 1, the terminal device 10 holds a model (model information) corresponding to the user U1, and determines the notification timing of the notification information IM11 that is the distribution content received from the collection device 100. In the example of FIG. 1, when the terminal device 10 determines that the breakpoints are BP11 to BP16, the terminal device 10 calculates the value of “y” in the following equation (1), and the value of “y” is equal to or greater than a predetermined threshold value. Then, it is determined that the break point is a golden break point and the user is notified.

また、端末装置１０は、収集装置１００から配信コンテンツを受信してから所定の期間（以下、「負例収集期間」ともいう）中のゴールデンブレークポイントにおいて、ユーザに通知を行うものとする。なお、負例収集期間の開始時点は、配信コンテンツの受信後の最初のゴールデンブレークポイントであってもよく、種々のタイミングであってもよい。図１の例では、端末装置１０は、収集装置１００から通知情報ＩＭ１１を受信してから負例収集期間Ｎ１１中のゴールデンブレークポイントにおいて、ユーザＵ１に通知を行うものとする。例えば、負例収集期間Ｎ１１は５分等の所定の期間であってもよい。また、図１では、時刻ｔ１１から時刻ｔ１８までを負例収集期間Ｎ１１とする。   In addition, the terminal device 10 notifies the user at a golden breakpoint during a predetermined period (hereinafter also referred to as “negative example collection period”) after receiving the distribution content from the collection apparatus 100. The start point of the negative example collection period may be the first golden break point after receiving the distribution content, or may be at various timings. In the example of FIG. 1, it is assumed that the terminal device 10 notifies the user U1 at the golden breakpoint in the negative example collection period N11 after receiving the notification information IM11 from the collection device 100. For example, the negative example collection period N11 may be a predetermined period such as 5 minutes. Further, in FIG. 1, the period from time t11 to time t18 is defined as a negative example collection period N11.

また、端末装置１０は、負例収集期間中に収集した行動情報を収集装置１００へ送信する。例えば、収集装置１００は、端末装置１０から取得した行動情報のうち、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動が「無」である場合を負例として収集する。   In addition, the terminal device 10 transmits the behavior information collected during the negative example collection period to the collection device 100. For example, the collection device 100 collects, as a negative example, a case where the behavior of the user U1 with respect to the notification information IM11 is “none” among the behavior information acquired from the terminal device 10.

まず、図１に示す例においては、収集装置１００は、時刻ｔ１１において、配信コンテンツを端末装置１０に配信する（ステップＳ１１）。具体的には、収集装置１００は、時刻ｔ１１において、通知情報ＩＭ１１を端末装置１０に送信する。   First, in the example illustrated in FIG. 1, the collection device 100 distributes the distribution content to the terminal device 10 at time t11 (step S11). Specifically, the collection device 100 transmits the notification information IM11 to the terminal device 10 at time t11.

その後、ユーザＵ１は時刻ｔ１２において走っている状態から歩いている状態へ変化する行動情報ＣＨ１１を行ったものとする。そして、端末装置１０は、行動情報ＣＨ１１が行われたブレークポイントＢＰ１１がゴールデンブレークポイントであるかを判定する（ステップＳ１２）。例えば、端末装置１０は、時刻ｔ１２において算出した下記式（１）の「ｙ」の値と所定の閾値とを比較することにより、ブレークポイントＢＰ１１がゴールデンブレークポイントであるかを判定する。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１１における下記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値未満であったため、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１１をゴールデンブレークポイントでないと判定する。   Thereafter, it is assumed that user U1 has performed behavior information CH11 that changes from a running state to a walking state at time t12. And the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP11 in which action information CH11 was performed is a golden breakpoint (step S12). For example, the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP11 is a golden breakpoint by comparing the value of “y” in the following formula (1) calculated at time t12 with a predetermined threshold. In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the following formula (1) at the breakpoint BP11 is less than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the breakpoint BP11 is not a golden breakpoint.

その後、ユーザＵ１は時刻ｔ１３において歩いている状態から座っている状態へ変化する行動情報ＣＨ１２を行ったものとする。そして、端末装置１０は、行動情報ＣＨ１２が行われたブレークポイントＢＰ１２がゴールデンブレークポイントであるかを判定する（ステップＳ１３）。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１２における下記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値以上であったため、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１２をゴールデンブレークポイントＧＢＰ１２であると判定する。   Thereafter, it is assumed that the user U1 has performed behavior information CH12 that changes from a walking state to a sitting state at time t13. And the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP12 in which action information CH12 was performed is a golden breakpoint (step S13). In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the following formula (1) at the breakpoint BP12 is equal to or greater than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the breakpoint BP12 is the golden breakpoint GBP12.

そして、端末装置１０は、通知情報ＩＭ１１をプッシュ通知する（ステップＳ１４）。具体的には、端末装置１０は、通知情報ＩＭ１１を表示する。   Then, the terminal device 10 pushes notification information IM11 (step S14). Specifically, the terminal device 10 displays the notification information IM11.

ここで、ユーザＵ１は、端末装置１０に表示された通知情報ＩＭ１１を選択すること等により、通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）しなかったものとする。この場合、端末装置１０は、ゴールデンブレークポイントＧＢＰ１２における通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動が「無」であったことを示す行動情報を収集装置１００へ送信する（ステップＳ１５）。これにより、収集装置１００は、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の負例を収集する。なお、図１では、通知タイミングごとに端末装置１０が収集装置１００へ行動情報を送信する例を示すが、行動情報の送信タイミングは、種々のタイミングであってもよい。例えば、端末装置１０から収集装置１００への行動情報の送信タイミングは、負例収集期間Ｎ１１であってもよいし、定期的（例えば、１時間おきや１日おき等）であってもよい。   Here, it is assumed that the user U1 has not browsed (opened) the notification information IM11 by selecting the notification information IM11 displayed on the terminal device 10 or the like. In this case, the terminal device 10 transmits behavior information indicating that the behavior of the user U1 with respect to the notification information IM11 at the golden breakpoint GBP12 is “nothing” to the collection device 100 (step S15). Thereby, the collection apparatus 100 collects the negative example of the user U1 with respect to the notification information IM11. Although FIG. 1 illustrates an example in which the terminal device 10 transmits behavior information to the collection device 100 at each notification timing, the behavior information transmission timing may be various timings. For example, the transmission timing of the behavior information from the terminal device 10 to the collection device 100 may be the negative example collection period N11 or may be regular (for example, every hour or every other day).

その後、ユーザＵ１は時刻ｔ１４において座っている状態から立っている状態へ変化する行動情報ＣＨ１３を行ったものとする。そして、端末装置１０は、行動情報ＣＨ１３が行われたブレークポイントＢＰ１３がゴールデンブレークポイントであるかを判定する（ステップＳ１６）。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１３における下記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値未満であったため、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１３をゴールデンブレークポイントでないと判定する。   Thereafter, it is assumed that the user U1 has performed the behavior information CH13 that changes from the sitting state to the standing state at time t14. And the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP13 in which action information CH13 was performed is a golden breakpoint (step S16). In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the following formula (1) at the breakpoint BP13 is less than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the breakpoint BP13 is not a golden breakpoint.

その後、ユーザＵ１は時刻ｔ１５において歩いている状態から立ち止まった状態へ変化する行動情報ＣＨ１４を行ったものとする。そして、端末装置１０は、行動情報ＣＨ１４が行われたブレークポイントＢＰ１４がゴールデンブレークポイントであるかを判定する（ステップＳ１７）。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１４における下記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値以上であったため、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１４をゴールデンブレークポイントＧＢＰ１４であると判定する。   Thereafter, it is assumed that the user U1 has performed behavior information CH14 that changes from a walking state to a stopped state at time t15. And the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP14 in which action information CH14 was performed is a golden breakpoint (step S17). In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the following formula (1) at the breakpoint BP14 is equal to or greater than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the breakpoint BP14 is the golden breakpoint GBP14.

そして、端末装置１０が通知情報ＩＭ１１をプッシュ通知し、ユーザＵ１が通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）しなかったものとする（ステップＳ１８）。この場合、端末装置１０は、ゴールデンブレークポイントＧＢＰ１４における通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動が「無」であったことを示す行動情報を収集装置１００へ送信する（ステップＳ１９）。これにより、収集装置１００は、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の負例を収集する。なお、端末装置１０は、ゴールデンブレークポイントであるとの判定が負例収集期間開始から２回目以降である場合、通知情報ＩＭ１１をプッシュ通知しなくてもよい。   Then, it is assumed that the terminal device 10 has pushed the notification information IM11 and the user U1 has not viewed (opened) the notification information IM11 (step S18). In this case, the terminal device 10 transmits behavior information indicating that the behavior of the user U1 with respect to the notification information IM11 at the golden breakpoint GBP14 is “none” to the collection device 100 (step S19). Thereby, the collection apparatus 100 collects the negative example of the user U1 with respect to the notification information IM11. Note that the terminal device 10 does not need to push the notification information IM11 when the determination that it is a golden breakpoint is the second or later time from the start of the negative example collection period.

その後、ユーザＵ１は時刻ｔ１６において時計を見る行動情報ＣＨ１５を行ったものとする。そして、端末装置１０は、行動情報ＣＨ１５が行われたブレークポイントＢＰ１５がゴールデンブレークポイントであるかを判定する（ステップＳ２０）。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１５における下記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値未満であったため、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１５をゴールデンブレークポイントでないと判定する。   Thereafter, it is assumed that the user U1 has performed action information CH15 for viewing a clock at time t16. And the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP15 in which action information CH15 was performed is a golden breakpoint (step S20). In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the following formula (1) at the break point BP15 is less than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the break point BP15 is not a golden break point.

その後、ユーザＵ１は時刻ｔ１７において電車（移動体）に乗る行動情報ＣＨ１６を行ったものとする。そして、端末装置１０は、行動情報ＣＨ１６が行われたブレークポイントＢＰ１６がゴールデンブレークポイントであるかを判定する（ステップＳ２１）。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１６における下記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値以上であったため、端末装置１０は、ブレークポイントＢＰ１６をゴールデンブレークポイントＧＢＰ１６であると判定する。   Thereafter, it is assumed that the user U1 has performed action information CH16 on the train (moving body) at time t17. And the terminal device 10 determines whether the breakpoint BP16 in which action information CH16 was performed is a golden breakpoint (step S21). In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the following formula (1) at the breakpoint BP16 is equal to or greater than a predetermined threshold, the terminal device 10 determines that the breakpoint BP16 is the golden breakpoint GBP16.

そして、端末装置１０が通知情報ＩＭ１１をプッシュ通知し、ユーザＵ１が通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）したものとする（ステップＳ２２）。この場合、端末装置１０は、ゴールデンブレークポイントＧＢＰ１６における通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動が「有」であったことを示す行動情報を収集装置１００へ送信する（ステップＳ２３）。これにより、収集装置１００は、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の正例を収集する。なお、端末装置１０は、正例の送信時に負例を併せて収集装置１００へ送信してもよい。   Then, it is assumed that the terminal device 10 performs push notification of the notification information IM11, and the user U1 browses (opens) the notification information IM11 (step S22). In this case, the terminal device 10 transmits behavior information indicating that the behavior of the user U1 with respect to the notification information IM11 at the golden breakpoint GBP16 is “Yes” to the collection device 100 (step S23). Thereby, the collection device 100 collects the positive example of the user U1 with respect to the notification information IM11. The terminal device 10 may transmit the negative example to the collection device 100 together with the positive example.

上述したように、収集装置１００は、配信コンテンツを配信した端末装置１０から正例や負例を収集する。これにより、収集装置１００は、通知タイミングの学習を可能にする情報を適切に収集することができる。また、負例収集期間を所定の期間に区切ることにより、端末装置１０の電力消費を抑制することができる。また、負例収集期間を所定の期間に区切ることにより、端末装置１０と収集装置１００との通信負荷を抑制することができる。   As described above, the collection device 100 collects positive examples and negative examples from the terminal device 10 that has distributed the distribution content. Thereby, the collection device 100 can appropriately collect information that enables learning of the notification timing. Moreover, the power consumption of the terminal device 10 can be suppressed by dividing the negative example collection period into predetermined periods. Moreover, the communication load between the terminal device 10 and the collection device 100 can be suppressed by dividing the negative example collection period into predetermined periods.

〔２．収集システム〕
図２は、収集システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る収集システム１は、複数の端末装置１０１〜１０ｎと、センサ装置５０１〜５０ｍと、収集装置１００とを備える。図２中の端末装置１０１〜１０ｎは、端末装置１０が複数あることを示すための符号であり、端末装置１０と同様である。 [2. (Collection system)
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the collection system 1. As illustrated in FIG. 2, the collection system 1 according to the embodiment includes a plurality of terminal devices 10 1 to 10 n , sensor devices 50 1 to 50 m, and a collection device 100. Terminal devices 10 1 to 10 n in FIG. 2 are symbols for indicating that there are a plurality of terminal devices 10, and are the same as the terminal devices 10.

複数の端末装置１０および収集装置１００は、ネットワーク２を介して無線または有線で互いに通信可能に接続される。ネットワーク２は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。   The plurality of terminal devices 10 and the collection device 100 are connected to be communicable with each other wirelessly or by wire via the network 2. The network 2 is, for example, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) such as the Internet.

端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。端末装置１０は、例えば、情報通知アプリケーションを含む複数のアプリケーションを有しており、収集装置１００から配信されるコンテンツを取得して表示したりする。また、端末装置１０は、ユーザの行動情報等に基づいて生成されたモデルを用いて、ゴールデンブレークポイントを判定することにより、ユーザへの割り込みにより適した通知タイミングでユーザへコンテンツを通知することができる。   The terminal device 10 is realized by a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a tablet terminal, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. The terminal device 10 has a plurality of applications including an information notification application, for example, and acquires and displays content distributed from the collection device 100. Further, the terminal device 10 can notify the user of the content at a notification timing more suitable for interruption to the user by determining a golden breakpoint using a model generated based on the user's behavior information and the like. it can.

センサ装置５０１〜５０ｍ（以下、センサ装置５０と総称する場合がある）は、ユーザの状態を検出して、端末装置１０や収集装置１００へネットワーク２を介して通知することができる。センサ装置５０は、例えば、ユーザの特定行動を検出することができる。また、センサ装置５０は、例えば、ユーザが携帯する装置（例えば、時計やＰＣ）であってもよい。 The sensor devices 50 1 to 50 m (hereinafter may be collectively referred to as the sensor device 50) can detect the user's state and notify the terminal device 10 or the collection device 100 via the network 2. The sensor device 50 can detect a user's specific behavior, for example. The sensor device 50 may be, for example, a device (for example, a watch or a PC) that is carried by the user.

例えば、センサ装置５０は、ユーザが所定の電気機器（例えば、コーヒーメーカ、照明機器、テレビ、冷蔵庫など）を操作（例えば、ＯＮ／ＯＦＦ）したことをユーザの特定行動として検出することができる。また、センサ装置５０は、例えば、鍵の開け閉めやユーザが運転する自動車の動作状態などをユーザの特定行動として検出することができる。   For example, the sensor device 50 can detect that the user has operated (for example, ON / OFF) a predetermined electrical device (for example, a coffee maker, a lighting device, a television, a refrigerator, or the like) as the specific action of the user. In addition, the sensor device 50 can detect, for example, the opening / closing of a key or the operating state of an automobile driven by the user as the specific action of the user.

また、センサ装置５０は、例えば、ユーザを撮像し、撮像結果に基づきユーザ認識を行い、ユーザの特定行動（例えば、歩いている状態から止まるという行動や立っている状態から座るという行動など）を検出することができる。   For example, the sensor device 50 images the user, recognizes the user based on the imaging result, and performs a specific action of the user (for example, an action of stopping from a walking state or an action of sitting from a standing state). Can be detected.

収集装置１００は、端末装置１０やセンサ装置５０から収集装置１００へ提供される情報に基づいて、上述したモデルを生成し、モデルを用いて、ユーザへの割り込みにより適したタイミングでユーザへコンテンツを配信することができる。   The collection device 100 generates the above-described model based on information provided from the terminal device 10 or the sensor device 50 to the collection device 100, and uses the model to send content to the user at a timing more suitable for interruption to the user. Can be delivered.

〔３．収集装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る収集装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る収集装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、収集装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、収集装置１００は、収集装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。 [3. Collection device configuration]
Next, the configuration of the collection apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the collection device 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the collection apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The collection device 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that receives various operations from an administrator of the collection device 100 and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various types of information. May be.

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワーク２と有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。 (Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network 2 by wire or wirelessly and transmits / receives information to / from the terminal device 10.

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、学習情報記憶部１２３と、コンテンツ情報記憶部１２４とを有する。 (Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As illustrated in FIG. 3, the storage unit 120 according to the embodiment includes a user information storage unit 121, a behavior information storage unit 122, a learning information storage unit 123, and a content information storage unit 124.

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」、「モデル」といった項目が含まれる。 (User information storage unit 121)
The user information storage unit 121 according to the embodiment stores various types of information regarding the user. For example, the user information storage unit 121 stores various types of information regarding user attributes. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment. The user information storage unit 121 illustrated in FIG. 4 includes items such as “user ID”, “age”, “sex”, “home”, “work location”, “interest”, and “model”.

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user U1 illustrated in the example of FIG. “Age” indicates the age of the user identified by the user ID. The “age” may be a specific age of the user identified by the user ID, such as 35 years old. “Gender” indicates the gender of the user identified by the user ID.

また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図４に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。   “Home” indicates location information of the user's home identified by the user ID. In the example illustrated in FIG. 4, “home” indicates an abstract code such as “LC11”, but may be information indicating latitude and longitude. For example, “home” may be a region name or an address.

また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図４に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。   “Work location” indicates position information of the user's work location identified by the user ID. In the example illustrated in FIG. 4, “work location” indicates an abstract code such as “LC12”, but may be information indicating latitude and longitude. Further, for example, the “work location” may be an area name or an address.

また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図４に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。   “Interest” indicates the interest of the user identified by the user ID. That is, “interest” indicates an object that is highly interested by the user identified by the user ID. In the example illustrated in FIG. 4, one “interest” is illustrated for each user, but may be plural.

また、「モデル」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザに用いられるモデルを示す。すなわち、「モデル」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザにコンテンツを配信したり、通知したりするタイミングを判定するために用いるモデルを示す。   “Model” indicates a model used for the user identified by the user ID. That is, the “model” indicates a model used for determining the timing for distributing or notifying the content identified by the user ID.

例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザに対するタイミングの判定には、モデルＭ１が用いられることを示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 4, the age of the user identified by the user ID “U1” is “20s”, and the gender is “male”. For example, the user identified by the user ID “U1” indicates that the home is “LC11”. For example, the user identified by the user ID “U1” indicates that the work location is “LC12”. For example, the user identified by the user ID “U1” indicates that he / she is interested in “sports”. Further, for example, it is indicated that the model M1 is used to determine the timing for the user identified by the user ID “U1”.

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。   The user information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. For example, the user information storage unit 121 may store information such as name, family structure, and income.

（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２２は、各ユーザの端末装置１０に配信したコンテンツに対するユーザの行動情報を記憶する。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「配信コンテンツ」、「行動」、「状況」といった項目が含まれる。また、「行動」には、「ＩＤ」、「有無」といった項目が含まれる。また、「状況」には、「時刻」、「位置」といった項目が含まれる。 (Behavior information storage unit 122)
The behavior information storage unit 122 according to the embodiment stores various types of information regarding the user's behavior. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the behavior information storage unit according to the embodiment. For example, the behavior information storage unit 122 stores user behavior information for content distributed to the terminal device 10 of each user. The behavior information storage unit 122 illustrated in FIG. 5 includes items such as “user ID”, “distributed content”, “behavior”, and “situation”. In addition, the “action” includes items such as “ID” and “presence / absence”. The “situation” includes items such as “time” and “position”.

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「配信コンテンツ」は、対応するユーザに配信されたコンテンツを識別する情報を示す。また、「行動」は、ユーザの配信コンテンツに対する行動に関する情報を示す。また、「状況」は、対応するユーザの状況に関する情報を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user U1 illustrated in the example of FIG. “Distributed content” indicates information for identifying the content distributed to the corresponding user. “Behavior” indicates information related to the user's behavior with respect to the distribution content. The “situation” indicates information related to the situation of the corresponding user.

「ＩＤ」は、各行動を識別するための識別情報を示す。例えば、ＩＤ「ＡＴ１１」により識別される行動は、ユーザに配信したコンテンツである通知情報ＩＭ１１に対するユーザの行動に対応する。また、「有無」は、行動の有無を示す。「有無」が「１」の場合、行動が「有」であり、ユーザが行動を行ったことを示す。例えば、「有無」が「１」の場合、ユーザＵ１が通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）したことを示す。また、「有無」が「０」の場合、行動が「無」であり、ユーザが行動を行わなかったことを示す。例えば、「有無」が「０」の場合、ユーザＵ１が通知情報ＩＭ１１を閲覧（開封）しなかったことを示す。   “ID” indicates identification information for identifying each action. For example, the action identified by the ID “AT11” corresponds to the action of the user with respect to the notification information IM11 that is the content distributed to the user. “Presence / absence” indicates presence / absence of action. When “presence / absence” is “1”, the action is “present”, indicating that the user has performed the action. For example, when “presence / absence” is “1”, it indicates that the user U1 has browsed (opened) the notification information IM11. Further, when “presence / absence” is “0”, it indicates that the behavior is “none” and the user has not performed the behavior. For example, when “presence / absence” is “0”, it indicates that the user U1 did not browse (open) the notification information IM11.

「時刻」は、各行動に関する時刻を示す。時刻「ＴＭ１１」は、行動ＡＴ１１に関する時刻を示す。例えば、時刻「ＴＭ１１」は、ユーザにコンテンツ（例えば、通知情報ＩＭ１１）が通知された時刻やブレークポイント（ゴールデンブレークポイント）と判定された時刻であってもよい。また、例えば、「有無」が「１」の場合、時刻「ＴＭ１１」は、ユーザがコンテンツを閲覧（開封）した時刻であってもよい。また、例えば、「有無」が「０」の場合、時刻「ＴＭ１１」は、ユーザにコンテンツが通知された時刻やブレークポイント（ゴールデンブレークポイント）と判定された時刻から所定の時間が経過した後の時刻であってもよい。   “Time” indicates the time related to each action. The time “TM11” indicates the time related to the action AT11. For example, the time “TM11” may be a time when content (for example, notification information IM11) is notified to the user or a time determined as a breakpoint (golden breakpoint). For example, when “Presence / Absence” is “1”, the time “TM11” may be the time when the user browses (opens) the content. Further, for example, when “presence / absence” is “0”, the time “TM11” is the time after a predetermined time has elapsed from the time when the content is notified to the user or the time determined as the break point (golden break point). It may be a time.

また、「位置」は、各行動に関する位置を示す。位置「ＬＣ１３」は、行動ＡＴ１１に関する位置を示す。例えば、位置「ＬＣ１３」は、ユーザにコンテンツが通知されたときの位置情報やブレークポイント（ゴールデンブレークポイント）と判定されたときの位置情報であってもよい。また、例えば、位置「ＬＣ１３」は、ユーザがコンテンツを閲覧（開封）したときの位置情報であってもよい。   “Position” indicates a position related to each action. The position “LC13” indicates a position related to the action AT11. For example, the position “LC13” may be position information when content is notified to the user or position information when it is determined as a breakpoint (golden breakpoint). Further, for example, the position “LC13” may be position information when the user browses (opens) the content.

例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、ＩＤ「ＡＴ１３」により識別される行動が有無「１」であり、時刻ＴＭ１３に行動を行ったことを示す。具体的には、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、配信されたコンテンツ（例えば、通知情報ＩＭ１１）を時刻「ＴＭ１３」に閲覧（開封）したことを示す。また、例えば、位置「ＬＣ１５」は、ユーザがコンテンツを閲覧（開封）したときの位置情報を示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 5, the user identified by the user ID “U1” has the presence / absence “1” of the behavior identified by the ID “AT13” and indicates that the behavior was performed at the time TM13. Specifically, the user identified by the user ID “U1” indicates that the distributed content (for example, the notification information IM11) is browsed (opened) at the time “TM13”. Further, for example, the position “LC15” indicates position information when the user browses (opens) the content.

なお、行動情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。   The behavior information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. Moreover, although the case where action information was memorize | stored in the action information storage part 122 for every user ID was shown in FIG. 5, action information may be memorize | stored not only for every user ID but in order of time, for example.

（学習情報記憶部１２３）
実施形態に係る学習情報記憶部１２３は、学習に関する情報を記憶する。例えば、学習情報記憶部１２３は、収集処理により収集されたモデル情報を記憶する。図６は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。図６に示す学習情報記憶部１２３は、モデル情報として、各モデルＭ１〜Ｍ６に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。 (Learning information storage unit 123)
The learning information storage unit 123 according to the embodiment stores information related to learning. For example, the learning information storage unit 123 stores model information collected by the collection process. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a learning information storage unit according to the embodiment. The learning information storage unit 123 illustrated in FIG. 6 includes items such as “feature 1” to “feature 3” corresponding to the models M1 to M6 as model information.

例えば、図６に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。例えば、モデルの素性（特徴量）がｍ次元のベクトルで表現される場合、素性数はｍ個になり、素性１〜素性ｍの重みが記憶される。例えば、素性１は、下記式（１）のａ１１に対応し、素性２は、下記式（１）のａ１２に対応する。 For example, in the example illustrated in FIG. 6, the model information regarding the model M1 includes feature 1 weight “0.5”, feature 2 weight “0.4”, feature 3 weight “0.2”, and the like. It shows that there is. For example, when the feature (feature value) of the model is expressed by an m-dimensional vector, the number of features is m, and the weights of the features 1 to m are stored. For example, it features 1 corresponds to a 11 by the following formula (1), feature 2 corresponds to a 12 by the following formula (1).

なお、学習情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。   The learning information storage unit 123 is not limited to the above, and may store various model information according to the purpose.

（コンテンツ情報記憶部１２４）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２４は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図７に示すコンテンツ情報記憶部１２４は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「カテゴリ」といった項目を有する。 (Content information storage unit 124)
The content information storage unit 124 according to the embodiment stores various types of information related to content (articles). FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a content information storage unit according to the embodiment. The content information storage unit 124 illustrated in FIG. 7 includes items such as “content ID”, “content”, and “category”.

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、いわゆるコンテンツプロバイダ等の提供元から取得したコンテンツである記事を示す。図７では「コンテンツ」に「記事Ａ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。   “Content ID” indicates identification information for identifying the content. “Content” indicates an article that is content acquired from a provider such as a so-called content provider. FIG. 7 shows an example in which conceptual information such as “article A” is stored in “content”, but in actuality, a file indicating character information, a combination of character information and an image, or a storage location thereof. Stores path names and so on. “Category” indicates classification information based on the content.

例えば、図７に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別される記事Ａ（例えば、「通知情報ＩＭ１１」）は、カテゴリ「スポーツ」に分類されることを示す。また、図７に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＴ１２」により識別される記事Ｂ（コンテンツＣＴ１２）は、カテゴリ「経済」に分類されることを示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 7, the article A (for example, “notification information IM11”) identified by the content ID “CT11” is classified into the category “sports”. In the example illustrated in FIG. 7, the article B (content CT12) identified by the content ID “CT12” is classified into the category “economy”.

なお、コンテンツ情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２４は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部１２４は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２４は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２４は、各モデルにより算出されたコンテンツのスコアを記憶してもよい。   The content information storage unit 124 is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. For example, the content information storage unit 124 may store information regarding the date and time when the content was acquired and the date and time when the content was created. The content information storage unit 124 may store information regarding the evaluation value of each provider. The content information storage unit 124 may store identification information for identifying the content provider. The content information storage unit 124 may store the content score calculated by each model.

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、収集装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（収集プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。 (Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130, for example, various programs (an example of a collection program) stored in a storage device inside the collection apparatus 100 by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. Is realized by using the RAM as a work area. The control unit 130 is realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、収集部１３２と、学習部１３３と、決定部１３４と、配信部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。   As illustrated in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a collection unit 132, a learning unit 133, a determination unit 134, and a distribution unit 135, and functions and functions of information processing described below. Realize or execute. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 3, and may be another configuration as long as the information processing described below is performed.

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの端末装置１０に配信した配信コンテンツであって、端末装置１０においてユーザに通知される配信コンテンツに対するユーザの行動に関する行動情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザに関するユーザ情報を取得してもよい。 (Acquisition part 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 131 acquires user behavior information. For example, the obtaining unit 131 obtains behavior information related to the user's behavior with respect to the delivery content delivered to the user's terminal device 10 and notified to the user in the terminal device 10. Moreover, the acquisition part 131 may acquire the user information regarding a user.

また、取得部１３１は、端末装置１０からコンテンツの配信要求を取得してもよい。また、取得部１３１は、ユーザを識別する情報（例えば、ログインＩＤや端末識別情報等）や端末装置１０の位置情報等を取得する。また、取得部１３１は、端末装置１０から送信される各種情報を取得する。   The acquisition unit 131 may acquire a content distribution request from the terminal device 10. Further, the acquisition unit 131 acquires information for identifying the user (for example, login ID, terminal identification information, etc.), position information of the terminal device 10, and the like. The acquisition unit 131 acquires various information transmitted from the terminal device 10.

（収集部１３２）
収集部１３２は、取得部１３１により取得された行動情報を、コンテンツの通知タイミングの学習に用いる情報として収集する。収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、通知タイミングに関する負例として収集する。例えば、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツの配信後における所定期間内に配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。また、例えば、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツに対してユーザが行動したことを示す行動情報を、通知タイミングに関する正例として収集する。また、収集部１３２は、収集した負例や正例を行動情報記憶部１２２に格納する。 (Collector 132)
The collection unit 132 collects the behavior information acquired by the acquisition unit 131 as information used for learning the notification timing of content. The collection unit 132 collects behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content among the behavior information as a negative example regarding the notification timing. For example, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period after the distribution of the distribution content. For example, the collection unit 132 collects behavior information indicating that the user has acted on the distribution content among the behavior information as a positive example regarding the notification timing. Further, the collection unit 132 stores the collected negative examples and positive examples in the behavior information storage unit 122.

図１の例では、収集部１３２は、端末装置１０から取得した行動情報のうち、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動が「無」である場合を負例として収集する。また、収集部１３２は、端末装置１０から取得した行動情報のうち、通知情報ＩＭ１１に対するユーザＵ１の行動が「有」である場合を正例として収集する。また、収集装置１００は、負例収集期間Ｎ１１中の負例や正例を収集する。   In the example of FIG. 1, the collection unit 132 collects, as a negative example, a case where the behavior of the user U1 with respect to the notification information IM11 is “none” among the behavior information acquired from the terminal device 10. Moreover, the collection part 132 collects the case where the action of the user U1 with respect to notification information IM11 is "presence" among action information acquired from the terminal device 10 as a positive example. Further, the collection device 100 collects negative examples and positive examples during the negative example collection period N11.

また、詳細は後述するが、収集部１３２は、負例を収集する所定期間（負例収集期間）を各種情報に基づいて変動させてもよい。例えば、収集部１３２は、ユーザに関するコンテキストに基づく所定期間内に配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。また、例えば、収集部１３２は、コンテンツに関するコンテキストに基づく所定期間内に配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Moreover, although mentioned later for details, the collection part 132 may fluctuate the predetermined period (negative example collection period) which collects a negative example based on various information. For example, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period based on the context regarding the user. Further, for example, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period based on the context regarding the content.

また、収集部１３２は、負例収集期間をカウント（計時）する際の量を各種情報に基づいて変動させてもよい。例えば、収集部１３２は、ユーザに関するセンサ情報に基づいて、ユーザが配信コンテンツに反応可能と推定される間に計時される所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。また、例えば、収集部１３２は、ユーザの環境に関するセンサ情報に基づいて、ユーザが配信コンテンツに反応可能と推定される間に計時される所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。また、例えば、収集部１３２は、ユーザのコンテキストに応じて計時される量が変動する所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Further, the collection unit 132 may vary the amount when counting (clocking) the negative example collection period based on various information. For example, the collection unit 132 indicates that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period of time while the user is estimated to be able to react to the distribution content based on sensor information about the user. Action information is collected as a negative example. In addition, for example, the collection unit 132 does not act on the distribution content within a predetermined period of time while the user is estimated to be able to react to the distribution content based on sensor information related to the user's environment. Action information indicating that is collected as a negative example. Further, for example, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period in which the timed amount varies according to the user's context. .

また、収集部１３２は、負例を収集する期間を分割してもよい。例えば、収集部１３２は、間欠的に配置される複数の期間を含む所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。また、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツの配信後においてユーザに関する変化に基づくタイミングにおいて、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、変化における負例として収集する。   Further, the collection unit 132 may divide a period for collecting negative examples. For example, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period including a plurality of periods arranged intermittently. Further, the collection unit 132 collects behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content as a negative example in the change at the timing based on the change regarding the user after the distribution of the distribution content. To do.

（学習部１３３）
学習部１３３は、各種情報を用いて学習を行う。例えば、学習部１３３は、各種情報を用いてモデルを生成する。例えば、学習部１３３は、収集部１３２により収集された情報に基づいて学習を行う。例えば、学習部１３３は、収集部１３２により収集された情報に基づいて、コンテンツを配信したり通知したりするタイミングを判定するモデルを生成する。例えば、学習部１３３は、行動情報記憶部１２２に記憶された行動情報に基づいて、ユーザの各特定行動とユーザのコンテキストとを特徴量として機械学習を実行し、コンテンツを配信したり通知したりするタイミングを判定するモデルを生成する。学習部１３３は、生成したモデルの情報を学習情報記憶部１２３へ記憶する。 (Learning unit 133)
The learning unit 133 performs learning using various types of information. For example, the learning unit 133 generates a model using various information. For example, the learning unit 133 performs learning based on information collected by the collection unit 132. For example, the learning unit 133 generates a model for determining the timing for distributing or notifying the content based on the information collected by the collecting unit 132. For example, based on the behavior information stored in the behavior information storage unit 122, the learning unit 133 performs machine learning using each specific behavior of the user and the user's context as a feature amount, and distributes or notifies the content. A model for determining the timing to perform is generated. The learning unit 133 stores the generated model information in the learning information storage unit 123.

学習部１３３は、例えば、ユーザの端末装置１０に対する行動（対端末行動）である配信コンテンツの閲覧（開封）の正否を目的変数（正解データ）とし、ユーザの各特定行動の正否およびユーザのコンテキストの内容の組み合わせを説明変数（素性）とする回帰モデルをモデルとして求める。例えば、学習部１３３は、下記式（１）に示すような回帰モデルを求める。なお、対端末行動は、例えば、ユーザが収集装置１００から端末装置１０へ提供されたコンテンツに反応するという行動に限らず、ユーザが端末装置１０を持つという行動等、種々の行動が対象であってもよい。   The learning unit 133 uses, for example, correctness of browsing (opening) of the distribution content, which is a user's action on the terminal device 10 (versus terminal action), as an objective variable (correct data), and the correctness of each specific action of the user and the user's context As a model, a regression model with the combination of the contents of as an explanatory variable (feature) is obtained. For example, the learning unit 133 obtains a regression model as shown in the following formula (1). Note that the terminal behavior is not limited to the behavior in which the user reacts to the content provided from the collection device 100 to the terminal device 10, but includes various behaviors such as the behavior in which the user has the terminal device 10. May be.

ｙ ＝ ａ１１・（ｘ１，ｚ１）＋ａ１２・（ｘ２，ｚ２）＋・・・＋ａｎｍ・（ｘｎ，ｚｍ） ・・・（１） y = a 11 · (x 1 , z 1) + a 12 · (x 2, z 2) + ··· + a nm · (x n, z m) ··· (1)

上記式（１）において、「ｘ１」〜「ｘｎ」は、ユーザの各特定行動の情報であり、「ｚ１」〜「ｚｍ」は、ユーザのコンテキストの内容別の情報である。また、（ｘ１，ｚ１）は、特定行動「ｘ１」とコンテキストの内容「ｚ１」との組み合わせを説明変数（素性）としていることを意味し、「ｘ１」と「ｚ１」が共に「１」である場合に、（ｘ１，ｚ１）＝「１」になる。 In the above formula (1), “x 1 ” to “x n ” are information of each specific action of the user, and “z 1 ” to “z m ” are information according to the contents of the user's context. (X 1 , z 1 ) means that the combination of the specific action “x 1 ” and the context content “z 1 ” is an explanatory variable (feature), and “x 1 ” and “z 1 ” Are both “1”, (x 1 , z 1 ) = “1”.

例えば、「ｙ」は、ユーザの対端末行動の正否であり、ユーザの対端末行動が行われる可能性が高い場合は「１」に近い値になり、ユーザの対端末行動が行われる可能性が低い場合は「０」に近い値になってもよい。   For example, “y” is the correctness / incorrectness of the user's terminal action, and if the user's terminal action is highly likely, the value is close to “1”, and the user's terminal action may be performed. When the value is low, the value may be close to “0”.

また、例えば、「ｙ」は、ユーザの対端末行動の正否であり、ユーザの対端末行動がある場合には、「ｙ」＝「１」になり、ユーザの対端末行動がない場合には、「ｙ」＝「−１」になってもよい。学習部１３３は、対端末行動の種別毎にモデルを生成することができる。例えば、ユーザの対端末行動の種別が第１種別から第ｎ種別があるとした場合、学習部１３３は、第１〜第ｎ種別の対端末行動の正否を「ｙ１」〜「ｙｎ」としてモデルを生成することができる。 Also, for example, “y” is the correctness / incorrectness of the user's terminal action, and “y” = “1” when there is a user's terminal action, and when there is no user's terminal action. , “Y” = “− 1”. The learning unit 133 can generate a model for each type of terminal action. For example, when it is assumed that the user's type of terminal action is the first type to the nth type, the learning unit 133 determines whether the first to nth type terminal action is correct from “y 1 ” to “y n ”. A model can be generated as

また、例えば、「ｙ１」は、収集装置１００からの配信コンテンツを閲覧（開封）したか否かであり、配信コンテンツを閲覧（開封）した場合、「ｙ１」＝「１」になり、配信コンテンツを閲覧（開封）しない場合、「ｙ１」＝「−１」になる。また、「ｙ２」は、ユーザが端末装置１０を持ったか否かであり、ユーザが端末装置１０を持った場合、「ｙ２」＝「１」になり、ユーザが端末装置１０を持たない場合、「ｙ２」＝「−１」になる。 Further, for example, “y 1 ” is whether or not the distribution content from the collection device 100 has been browsed (opened), and when the distribution content is browsed (opened), “y 1 ” = “1”. When the distribution content is not browsed (opened), “y 1 ” = “− 1”. “Y 2 ” is whether or not the user has the terminal device 10. When the user has the terminal device 10, “y 2 ” = “1” and the user does not have the terminal device 10. In this case, “y 2 ” = “− 1”.

また、「ｘ１」は、例えば、ユーザが歩いている状態から止まるという行動であり、「ｘ２」は、例えば、立っている状態から座るという行動であり、「ｘｎ」は、例えば、コーヒーメーカを操作するという行為である。 Further, “x 1 ” is, for example, an action that the user stops from a walking state, “x 2 ” is an action that, for example, sits from a standing state, and “x n ” is, for example, The act of operating a coffee maker.

また、ユーザに関するコンテキストのうち学習に用いるコンテキストの種別を、ユーザが反応したコンテンツの内容（車関係、旅行関係、グルメ関係など）とした場合、「ｚ１」は、例えば、「車」であり、「ｚ２」は、例えば、「旅行」であり、「ｚｍ」は、例えば、「グルメ」である。これにより、ユーザが反応したコンテンツの内容を考慮したユーザの端末装置１０に対する行動のモデルを生成することができる。なお、学習部１３３は、ユーザが反応したコンテンツの内容をユーザ情報記憶部１２１やコンテンツ情報記憶部１２４から取得してもよい。 In addition, when the context type used for learning among the contexts related to the user is the content of the content that the user has reacted to (such as car relations, travel relations, and gourmet relations), “z 1 ” is “car”, for example. , “Z 2 ” is, for example, “travel”, and “z m ” is, for example, “gourmet”. Thereby, the model of the action with respect to the terminal device 10 of the user in consideration of the content of the content that the user has reacted to can be generated. Note that the learning unit 133 may acquire the content of the content that the user has reacted from the user information storage unit 121 and the content information storage unit 124.

また、学習に用いるコンテキストの種別を、現在時刻とした場合、「ｚ１」は、例えば、「６：００〜６：５９」であり、「ｚ２」は、例えば、「７：００〜７：５９」であり、「ｚｍ」は、例えば、「５：００〜５：５９」である。なお、「ｚ１」は、例えば、「平日の６：００〜６：５９」、「ｚ２」は、例えば、「週末の６：００〜６：５９」としたりすることができる。これにより、現在時刻を考慮したユーザの端末装置１０に対する行動のモデルを生成することができる。 Further, when the type of context used for learning is the current time, “z 1 ” is, for example, “6: 0 to 6:59”, and “z 2 ” is, for example, “7: 0 to 7-7”. : 59 ”, and“ z m ”is, for example,“ 5: 0 to 5:59 ”. “Z 1 ” can be, for example, “weekdays 6: 00 to 6: 59”, and “z 2 ” can be, for example, “weekend 6: 00 to 6: 59”. Thereby, the model of the action with respect to the terminal device 10 of the user considering the current time can be generated.

また、学習に用いるコンテキストの種別を、ユーザの現在位置とした場合、例えば、各都道府県や各市町村を「ｚ１」〜「ｚｍ」としたり、「自宅」、「職場」、「電車内」、「タクシー内」、「出張先」、・・・などを「ｚ１」〜「ｚｍ」としたりすることができる。これにより、ユーザの現在位置を考慮したユーザの端末装置１０に対する行動のモデルを生成することができる。 Further, when the type of context used for learning is the current position of the user, for example, each prefecture or each municipality is set to “z 1 ” to “z m ”, or “home”, “work”, “inside the train” "," the taxi "," business trip ", ... and the like can be or as" z 1 "-" z m ". Thereby, the action model with respect to the terminal device 10 of the user in consideration of the current position of the user can be generated.

また、学習に用いるコンテキストの種別を、ユーザが置かれた物理環境（気温、天候等）とした場合、気温と天候の組み合わせを「ｚ１」〜「ｚｍ」とすることができる。例えば、「ｚ１」を「摂氏１０度かつ晴れ」とし、「ｚ２」を「摂氏１０度かつ曇り」としたりすることができる。これにより、物理環境を考慮したユーザの端末装置１０に対する行動のモデルを生成することができる。 Further, when the type of context used for learning is the physical environment (temperature, weather, etc.) in which the user is placed, the combination of the temperature and the weather can be “z 1 ” to “z m ”. For example, “z 1 ” can be “10 degrees Celsius and clear”, and “z 2 ” can be “10 degrees Celsius and cloudy”. Thereby, the model of the action with respect to the terminal device 10 of the user considering the physical environment can be generated.

また、学習に用いるコンテキストの種別を、ユーザが置かれた社会環境とした場合、例えば、景気の程度、流行の商品やサービスなどの種々の社会情勢を「ｚ１」〜「ｚｍ」とすることができる。 In addition, when the type of context used for learning is a social environment in which a user is placed, for example, various social situations such as the degree of economy and trendy products and services are set as “z 1 ” to “z m ”. be able to.

また、学習に用いるコンテキストの種別を、ユーザの属性とする場合、例えば、ユーザの年齢、性別、住所区分、興味関心の種別の少なくともいずれか一つを「ｚ１」〜「ｚｍ」とすることができる。 When the type of context used for learning is a user attribute, for example, at least one of the user's age, gender, address classification, and interest type is set to “z 1 ” to “z m ”. be able to.

また、学習に用いるコンテキストの種別を、例えば、ユーザの運動状態（例えば、走っている時間、歩いている時間、座っている時間など）、ユーザの感情（例えば、笑っている状態、怒っている状態、困っている状態など）、ユーザのスケジュール（例えば、現時刻の予定の内容、１時間先の予定の内容など）などとすることができる。   The type of context used for learning is, for example, the user's exercise state (eg, running time, walking time, sitting time, etc.), user emotion (eg, laughing state, angry) Status, troubled status, etc.), user schedule (for example, the content of the schedule at the current time, the content of the schedule one hour ahead), and the like.

なお、上述した例では、学習に用いるコンテキストの種別が一つである場合を説明したが、学習に用いるコンテキストの種別を複数考慮することもできる。この場合、ユーザの各特定行動の情報である「ｘ１」〜「ｘｎ」に対して、特徴量として上記と同様に加えることができる。なお、「ｘ１」〜「ｘｎ」に対して、特徴量を加える方法として、例えば、クロネッカー積などを用いることができる。 In the above-described example, the case where there is one context type used for learning has been described. However, a plurality of context types used for learning can be considered. In this case, it is possible to add to the “x 1 ” to “x n ”, which are information on each specific action of the user, as feature amounts in the same manner as described above. For example, a Kronecker product can be used as a method of adding feature amounts to “x 1 ” to “x n ”.

また、上述した例では、ユーザの各特定行動の正否およびユーザのコンテキストの内容の組み合わせを説明変数（素性）としたが、さらに、組み合わせでない説明変数（素性）を考慮することもできる。例えば、学習部１３３は、下記式（２）に示すような回帰モデルをモデルとして求めることもできる。   In the above-described example, the combination of correctness of each specific action of the user and the content of the user's context is an explanatory variable (feature), but an explanatory variable (feature) that is not a combination can also be considered. For example, the learning unit 133 can obtain a regression model as shown in the following formula (2) as a model.

ｙ ＝ ａ１・ｘ１＋ａ２・ｘ２＋・・・＋ａｎ・ｘｎ＋ｂ１・ｚ１＋ｂ２・ｚ２＋・・・＋ｂｎ・ｚｍ＋ｃ１１・（ｘ１，ｚ１）＋ｃ１２・（ｘ１，ｚ２）＋・・・＋ｃｎｍ・（ｘｎ，ｚｍ） ・・・（２） y = a 1 · x 1 + a 2 · x 2 +... + a n · x n + b 1 · z 1 + b 2 · z 2 + ··· + b n · z m + c 11 · (x 1 , z 1 ) + C 12 · (x 1 , z 2 ) +... + C nm · (x n , z m ) (2)

また、学習部１３３は、ユーザの対端末行動毎に情報提供としての適格度合いのスコア（以下、適格性スコアと記載する）を変えることもできる。例えば、学習部１３３は、対端末行動に応じた適切な適格性スコアになるように、例えば、上述した対端末行動毎のモデルにそれぞれ対端末行動に応じた係数を乗じて適格性スコアを算出することができる。   In addition, the learning unit 133 can change the score of the qualification degree as information provision (hereinafter referred to as the qualification score) for each user's terminal behavior. For example, the learning unit 133 calculates the eligibility score by multiplying, for example, the above-described model for each terminal action by a coefficient corresponding to the terminal action so that the appropriate qualification score corresponding to the terminal action is obtained. can do.

また、学習部１３３は、各特定行動の長さを推定する推定モデルを生成することができる。例えば、学習部１３３は、ユーザの各特定行動の長さを目的変数（正解データ）とし、ユーザの各特定行動の正否およびコンテキストの内容の組み合わせを説明変数（素性）とする回帰モデルを長さ推定モデルとして求めることができる。   In addition, the learning unit 133 can generate an estimation model that estimates the length of each specific action. For example, the learning unit 133 sets the length of the regression model in which the length of each specific action of the user is an objective variable (correct answer data) and the combination of correctness of each specific action of the user and the content of the context is an explanatory variable (feature). It can be obtained as an estimation model.

この場合、学習部１３３は、上記式（１）において「ｙ」を各特定行動の長さ（特定行動の継続時間）とした回帰モデルを長さ推定モデルとして生成することができる。学習部１３３は、生成した長さ推定モデルの情報を学習情報記憶部１２３へ記憶する。   In this case, the learning unit 133 can generate a regression model in which “y” in the above formula (1) is the length of each specific action (the duration of the specific action) as a length estimation model. The learning unit 133 stores information on the generated length estimation model in the learning information storage unit 123.

以上のように、学習部１３３は、対端末行動の種別毎にモデルを生成することができ、さらに、コンテキストの種別毎にモデルを生成することができる。また、学習部１３３は、対端末行動の種別毎かつ２以上のコンテキストの種別毎にモデルを生成したり、長さ推定モデルとして生成したりすることができる。   As described above, the learning unit 133 can generate a model for each type of terminal action, and can further generate a model for each type of context. The learning unit 133 can generate a model for each type of terminal action and for each of two or more context types, or generate a model as a length estimation model.

学習部１３３が行うモデルの生成は、上述した例に限定されるものではなく、結果的に、対端末行動の種別毎にモデルを生成したり、コンテキストの種別毎にモデルを生成したりすることなどができればよい。例えば、学習部１３３は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やその他の機械学習法を用いて、モデルを生成することもできる。また、学習部１３３は、特徴量（素性）の２乗や３乗などの項を持つモデルを生成することもできる。   The generation of the model performed by the learning unit 133 is not limited to the above-described example. As a result, a model is generated for each type of terminal action or a model is generated for each type of context. If it can do. For example, the learning unit 133 can generate a model using SVM (Support Vector Machine) or other machine learning methods. Further, the learning unit 133 can also generate a model having terms such as the square or the cube of the feature amount (feature).

（決定部１３４）
決定部１３４は、端末装置１０を利用するユーザに用いるモデルを決定する。例えば、決定部１３４は、端末装置１０を利用するユーザＵ１に用いるモデルをモデルＭ１と決定する。また、決定部１３４は、端末装置１０へ配信するコンテンツや配信するタイミングを決定してもよい。例えば、決定部１３４は、上記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値以上の場合、端末装置１０へコンテンツを配信すると決定してもよい。また、例えば、決定部１３４は、コンテンツごとに上記式（１）の「ｙ」の値を算出し、算出した「ｙ」の値に応じて、端末装置１０へ配信するコンテンツを決定してもよい。例えば、決定部１３４は、コンテンツごとに上記式（１）の「ｙ」の値を算出し、算出した「ｙ」の値が最も大きいコンテンツを、端末装置１０へ配信するコンテンツとして決定してもよい。 (Determining unit 134)
The determination unit 134 determines a model to be used for a user who uses the terminal device 10. For example, the determination unit 134 determines the model used for the user U1 who uses the terminal device 10 as the model M1. Further, the determination unit 134 may determine the content to be distributed to the terminal device 10 and the distribution timing. For example, the determination unit 134 may determine to distribute the content to the terminal device 10 when the value of “y” in the formula (1) is equal to or greater than a predetermined threshold. Further, for example, the determination unit 134 calculates the value “y” of the above formula (1) for each content, and determines the content to be distributed to the terminal device 10 according to the calculated “y” value. Good. For example, the determination unit 134 may calculate the value of “y” in the above formula (1) for each content, and determine the content having the largest calculated “y” value as the content to be distributed to the terminal device 10. Good.

（配信部１３５）
配信部１３５は、端末装置１０に各種情報を配信する。例えば、配信部１３５は、端末装置１０にコンテンツを配信する。また、配信部１３５は、決定部１３４により決定されたコンテンツを配信する。また、配信部１３５は、決定部１３４により決定されたタイミングでコンテンツを配信する。図１では、配信部１３５は、時刻ｔ１１において端末装置１０へ通知情報ＩＭ１１を配信する。 (Distributor 135)
The distribution unit 135 distributes various information to the terminal device 10. For example, the distribution unit 135 distributes content to the terminal device 10. The distribution unit 135 distributes the content determined by the determination unit 134. In addition, the distribution unit 135 distributes the content at the timing determined by the determination unit 134. In FIG. 1, the distribution unit 135 distributes the notification information IM11 to the terminal device 10 at time t11.

〔４．端末装置の構成〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図８は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図８に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２ａと、スピーカ１２ｂと、振動部１２ｃと、入力部１３と、検知部１４と、記憶部１５と、制御部１６（コントローラ）とを有する。 [4. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the terminal device 10 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the terminal device according to the embodiment. As shown in FIG. 8, the terminal device 10 includes a communication unit 11, a display unit 12a, a speaker 12b, a vibration unit 12c, an input unit 13, a detection unit 14, a storage unit 15, and a control unit 16 ( Controller).

通信部１１は、ネットワーク２と有線又は無線で接続され、センサ装置５０や収集装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。制御部１６は、通信部１１およびネットワーク２を介して、センサ装置５０や収集装置１００との間で各種の情報を送受信することができる。   The communication unit 11 is connected to the network 2 by wire or wireless, and transmits and receives information to and from the sensor device 50 and the collection device 100. For example, the communication unit 11 is realized by a NIC (Network Interface Card) or the like. The control unit 16 can transmit and receive various types of information to and from the sensor device 50 and the collection device 100 via the communication unit 11 and the network 2.

表示部１２ａは、タッチパネル式のディスプレイである。端末装置１０のユーザは、表示部１２ａの画面上を指などで操作することで、表示部１２ａに表示された画面に対する操作が可能である。表示部１２ａは、例えば、小型のＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイである。   The display unit 12a is a touch panel display. The user of the terminal device 10 can operate the screen displayed on the display unit 12a by operating the screen of the display unit 12a with a finger or the like. The display unit 12a is, for example, a small LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL display.

入力部１３は、数字、数字およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボードや、選択ボタン、電源ボタンなどを有する。   The input unit 13 includes a keyboard including keys for entering numbers, numbers, and spaces, an enter key, an arrow key, a selection button, a power button, and the like.

検知部１４は、端末装置１０に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部１４は、端末装置１０の物理的な状態や周囲の状態を検知する。図８に示す例では、検知部１４は、加速度センサ２１と、測位部２２と、撮像部２３とを有する。   The detection unit 14 detects various information related to the terminal device 10. Specifically, the detection unit 14 detects the physical state of the terminal device 10 and the surrounding state. In the example illustrated in FIG. 8, the detection unit 14 includes an acceleration sensor 21, a positioning unit 22, and an imaging unit 23.

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、および、加速度などの端末装置１０の物理的な動きを検知する。測位部２２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から送出される電波を受信し、受信した電波に基づいて端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度および経度）を取得する。撮像部２３は、端末装置１０の周囲を撮像し、撮像画像を取得する。   The acceleration sensor 21 is, for example, a three-axis acceleration sensor, and detects physical movement of the terminal device 10 such as a moving direction, speed, and acceleration of the terminal device 10. The positioning unit 22 receives a radio wave transmitted from a GPS (Global Positioning System) satellite, and acquires position information (for example, latitude and longitude) indicating the current position of the terminal device 10 based on the received radio wave. The imaging unit 23 captures the periphery of the terminal device 10 and acquires a captured image.

なお、検知部１４は、加速度センサ２１、測位部２２および撮像部２３に限られず、端末装置１０の物理的な状態を検知する各種機器を有してもよい。例えば、検知部１４は、端末装置１０の周囲の音を収集するマイクロフォンや、端末装置１０の周囲の照度を検知する照度センサや、端末装置１０の周囲の湿度を検知する湿度センサや、端末装置１０の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を有してもよい。   Note that the detection unit 14 is not limited to the acceleration sensor 21, the positioning unit 22, and the imaging unit 23, and may include various devices that detect the physical state of the terminal device 10. For example, the detection unit 14 is a microphone that collects sound around the terminal device 10, an illuminance sensor that detects illuminance around the terminal device 10, a humidity sensor that detects humidity around the terminal device 10, and a terminal device You may have a geomagnetic sensor etc. which detect the magnetic field in ten locations.

記憶部１５は、モデル情報３１、モード情報３２、ユーザ属性情報３３などの情報を記憶する。記憶部１５は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク等の記憶装置である。   The storage unit 15 stores information such as model information 31, mode information 32, user attribute information 33, and the like. The storage unit 15 is, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an optical disk.

モデル情報３１は、ユーザの端末装置１０に対する行動の可能性を推定するモデルの情報であり、例えば、収集装置１００によって生成される学習モデルや推定モデルの情報を含む。例えば、モデル情報３１は、学習情報記憶部１２３に示すようなモデル情報が対応する。例えば、ユーザＵ１の端末装置１０におけるモデル情報３１は、モデルＭ１のモデル情報であってもよい。モード情報３２は、端末装置１０のユーザによって設定された動作モードの情報である。ユーザ属性情報３３は、例えば、ユーザの属性（例えば、年齢、性別、住所、職業、興味関心など）の情報である。   The model information 31 is information on a model for estimating the possibility of the user's action on the terminal device 10 and includes, for example, information on a learning model and an estimation model generated by the collection device 100. For example, model information 31 corresponds to model information as shown in the learning information storage unit 123. For example, the model information 31 in the terminal device 10 of the user U1 may be model information of the model M1. The mode information 32 is information on the operation mode set by the user of the terminal device 10. The user attribute information 33 is, for example, information on user attributes (for example, age, sex, address, occupation, interest, etc.).

制御部１６は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。   The control unit 16 is a controller, and includes, for example, a microcomputer having a CPU, a ROM (Read Only Memory), a RAM, an input / output port, and various circuits.

制御部１６は、状態判定部４１と、取得部４２と、送信部４３と、タイミング判定部４４と、処理部４５とを備える。状態判定部４１、取得部４２、送信部４３、タイミング判定部４４および処理部４５の機能は、例えば、上記ＣＰＵが上記ＲＯＭに記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。   The control unit 16 includes a state determination unit 41, an acquisition unit 42, a transmission unit 43, a timing determination unit 44, and a processing unit 45. The functions of the state determination unit 41, the acquisition unit 42, the transmission unit 43, the timing determination unit 44, and the processing unit 45 are realized by, for example, the CPU reading and executing a program stored in the ROM.

なお、状態判定部４１、取得部４２、送信部４３、タイミング判定部４４および処理部４５は、それぞれ一部または全部がＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで構成されてもよい。以下、これら状態判定部４１、取得部４２、送信部４３、タイミング判定部４４および処理部４５について具体的に説明する。   Note that the state determination unit 41, the acquisition unit 42, the transmission unit 43, the timing determination unit 44, and the processing unit 45 may be partially or entirely configured by hardware such as an ASIC or FPGA. Hereinafter, the state determination unit 41, the acquisition unit 42, the transmission unit 43, the timing determination unit 44, and the processing unit 45 will be specifically described.

（状態判定部４１）
状態判定部４１は、ユーザの状態を判定する。例えば、状態判定部４１は、加速度センサ２１によって検出された端末装置１０の物理的な動きに基づいて、ユーザの行動が特定行動であるか否かを判定することができる。また、状態判定部４１は、測位部２２によって検出された端末装置１０の現在位置を示す位置情報に基づいて、ユーザの行動が特定行動であるか否かを判定することができる。 (State determination unit 41)
The state determination unit 41 determines the state of the user. For example, the state determination unit 41 can determine whether the user's action is a specific action based on the physical movement of the terminal device 10 detected by the acceleration sensor 21. Further, the state determination unit 41 can determine whether or not the user's action is a specific action based on the position information indicating the current position of the terminal device 10 detected by the positioning unit 22.

特定行動は、上述したように、例えば、ユーザが歩いている状態から止まるという行動、ユーザが走っている状態から歩くという行動、座っている状態から立つという行動、立っている状態から座るという行動などである。   As described above, the specific action is, for example, the action that the user stops from the walking state, the action that the user walks from the running state, the action that stands from the sitting state, or the action that sits from the standing state Etc.

また、状態判定部４１は、例えば、撮像部２３によって撮像された画像から、ユーザがテレビを見るという行動、ユーザが時計を見るという行動、ユーザがコーヒーを飲んでいるという行動などを特定行動として判定することができる。   In addition, the state determination unit 41, for example, from the image captured by the imaging unit 23, the specific action is an action of the user watching the television, an action of the user watching the clock, an action of the user drinking coffee, or the like. Can be determined.

また、状態判定部４１は、例えば、センサ装置５０によって検出される情報に基づいて、ユーザの状態を検出することができる。例えば、センサ装置５０は、電気機器が操作されたことを検出し、検出結果から状態判定部４１は、ユーザが電気機器を操作したと判定することができる。   Moreover, the state determination part 41 can detect a user's state based on the information detected by the sensor apparatus 50, for example. For example, the sensor device 50 detects that the electric device has been operated, and the state determination unit 41 can determine from the detection result that the user has operated the electric device.

また、状態判定部４１は、ユーザによる端末装置１０の操作を検出することができる。記憶部１５にはユーザが端末装置１０で動作するアプリケーションの操作履歴をログ情報として記憶しており、ログ情報に基づき、状態判定部４１は、ユーザが端末装置１０のアプリケーションを使用したことを特定行動として検出することができる。例えば、状態判定部４１は、記憶部１５に記憶されたログ情報に基づき、ユーザが端末装置１０からメールを送信したことを特定行動として検出することができる。   Moreover, the state determination part 41 can detect operation of the terminal device 10 by a user. The storage unit 15 stores an operation history of an application operating on the terminal device 10 as log information. Based on the log information, the state determination unit 41 specifies that the user has used the application of the terminal device 10. It can be detected as an action. For example, based on the log information stored in the storage unit 15, the state determination unit 41 can detect that the user has transmitted an email from the terminal device 10 as a specific action.

また、状態判定部４１は、加速度センサ２１によって検出された端末装置１０の物理的な動きに基づいて、ユーザが端末装置１０を保持したか否かを判定することができる。また、状態判定部４１は、加速度センサ２１によって検出された端末装置１０の物理的な動きに基づいて、ユーザの運動状態を判定することができる。   Further, the state determination unit 41 can determine whether the user holds the terminal device 10 based on the physical movement of the terminal device 10 detected by the acceleration sensor 21. Further, the state determination unit 41 can determine the user's exercise state based on the physical movement of the terminal device 10 detected by the acceleration sensor 21.

また、状態判定部４１は、検知部１４の撮像部２３によって撮像されたユーザの顔画像や検知部１４のマイクロフォンで収集したユーザの音声に基づいて、ユーザの感情を判定することができる。また、状態判定部４１は、図示しない心拍数検出部からの情報に基づき、ユーザの感情を判定することもできる。   The state determination unit 41 can determine the user's emotion based on the user's face image captured by the imaging unit 23 of the detection unit 14 and the user's voice collected by the microphone of the detection unit 14. Moreover, the state determination part 41 can also determine a user's emotion based on the information from the heart rate detection part which is not shown in figure.

（取得部４２）
取得部４２は、収集装置１００から通信部１１を介してコンテンツを取得することができる。例えば、取得部４２は、プッシュ型の情報提供により収集装置１００から配信されるコンテンツを取得することができる。また、取得部４２は、後述するタイミング判定部４４による判定結果に基づいて表示部１２ａに表示されるコンテンツを収集装置１００から取得し、記憶部１５に記憶することができる。 (Acquisition part 42)
The acquisition unit 42 can acquire content from the collection device 100 via the communication unit 11. For example, the acquisition unit 42 can acquire content distributed from the collection device 100 by providing push-type information. In addition, the acquisition unit 42 can acquire content displayed on the display unit 12 a from the collection device 100 based on a determination result by the timing determination unit 44 described later, and store the content in the storage unit 15.

また、取得部４２は、状態判定部４１によってユーザの行動が特定行動であると判定された場合におけるユーザの端末装置１０に対する行動である対端末行動の情報とユーザに関するコンテキストの情報とを含む情報をユーザ関連情報として取得することができる。   In addition, the acquisition unit 42 includes information on terminal behavior that is a behavior of the user with respect to the terminal device 10 and information on context regarding the user when the state determination unit 41 determines that the user behavior is a specific behavior. Can be acquired as user related information.

取得部４２は、対端末行動として、例えば、収集装置１００から提供されて表示部１２ａに表示されたコンテンツに対して操作を行っているか否かを示す情報を表示部１２ａのタッチパネルや入力部１３から取得することができる。   As the terminal action, the acquisition unit 42 displays, for example, information indicating whether or not an operation is performed on the content provided from the collection device 100 and displayed on the display unit 12a, and the touch panel or the input unit 13 of the display unit 12a. Can be obtained from.

また、取得部４２は、ユーザに関するコンテキストの情報として、例えば、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザの属性、ユーザが反応したコンテンツの内容、ユーザの運動状態、および、ユーザの感情などの情報を取得することができる。   In addition, the acquisition unit 42 includes information such as the user's current position, the current time, the user's attributes, the content of the content that the user has reacted to, the user's exercise state, and the user's emotions as context information about the user. Can be acquired.

例えば、取得部４２は、測位部２２によって検出された端末装置１０の現在位置を示す位置情報をユーザの現在位置の情報として取得することができる。また、取得部４２は、制御部１６の図示しない計時部によって計時される現在時刻（例えば、年月日および時分）の情報を取得することができる。また、取得部４２は、記憶部１５からユーザ属性情報３３をユーザの属性の情報として取得することができる。   For example, the acquisition unit 42 can acquire position information indicating the current position of the terminal device 10 detected by the positioning unit 22 as information on the current position of the user. Further, the acquisition unit 42 can acquire information on the current time (for example, date and time) measured by a timing unit (not shown) of the control unit 16. The acquisition unit 42 can acquire the user attribute information 33 from the storage unit 15 as user attribute information.

また、取得部４２は、状態判定部４１によって判定されたユーザの運動状態やユーザの感情などの情報を状態判定部４１から取得することができる。なお、取得部４２は、外部装置（図示せず）から、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境を示す情報を取得することもできる。   Further, the acquisition unit 42 can acquire information such as the user's exercise state and user's emotion determined by the state determination unit 41 from the state determination unit 41. Note that the acquisition unit 42 can also acquire information indicating the physical environment in which the user is placed and the social environment in which the user is placed from an external device (not shown).

また、記憶部１５には上述したようにログ情報として記憶しており、ログ情報に基づき、取得部４２は、ユーザが反応したコンテンツの内容の情報を取得することができる。   Further, as described above, the storage unit 15 stores the log information. Based on the log information, the acquisition unit 42 can acquire the content information of the content that the user has reacted to.

また、取得部４２は、収集装置１００から学習モデルの情報や推定モデルの情報を取得することができ、取得した学習モデルの情報や推定モデルの情報をモデル情報３１として記憶部１５に記憶することができる。   The acquisition unit 42 can acquire learning model information and estimation model information from the collection device 100, and store the acquired learning model information and estimation model information as model information 31 in the storage unit 15. Can do.

（送信部４３）
送信部４３は、取得部４２によって取得された情報を行動情報（ユーザ関連情報）として収集装置１００へ通信部１１を介して送信することができる。ユーザ関連情報には、例えば、状態判定部４１によって判定されたユーザの特定行動の種別を示す情報、ユーザの行動が特定行動である場合におけるユーザの対端末行動の情報とユーザに関するコンテキストの情報とが含まれる。 (Transmitter 43)
The transmission unit 43 can transmit the information acquired by the acquisition unit 42 as behavior information (user related information) to the collection device 100 via the communication unit 11. The user-related information includes, for example, information indicating the type of the user's specific action determined by the state determination unit 41, information on the user's terminal action when the user's action is the specific action, and context information about the user. Is included.

送信部４３は、モード情報３２として第１モードの情報が記憶部１５に記憶されている場合、取得部４２によって取得されたユーザ関連情報を第１ユーザ関連情報として収集装置１００へ通信部１１を介して送信してもよい。また、送信部４３は、モード情報３２として第２モードの情報が記憶部１５に記憶されている場合、取得部４２によって取得されたユーザ関連情報を第２ユーザ関連情報として収集装置１００へ通信部１１を介して送信してもよい。   When the first mode information is stored in the storage unit 15 as the mode information 32, the transmission unit 43 sends the user related information acquired by the acquisition unit 42 to the collection device 100 as the first user related information. You may send via. Further, when the second mode information is stored in the storage unit 15 as the mode information 32, the transmission unit 43 communicates the user related information acquired by the acquisition unit 42 to the collection device 100 as the second user related information. 11 may be transmitted.

また、送信部４３は、例えば、収集装置１００以外の装置から端末装置１０に通知されている他のコンテンツの種別または内容の情報を収集装置１００へ通知することができる。また、送信部４３は、記憶部１５に記憶されたユーザ属性情報３３や、ユーザの端末装置１０に対する行動（例えば、端末装置１０に表示されたコンテンツに対するユーザの行動）の情報を収集装置１００へ送信することができる。   Further, the transmission unit 43 can notify the collection device 100 of information on the type or content of other content notified to the terminal device 10 from a device other than the collection device 100, for example. Further, the transmission unit 43 sends the user attribute information 33 stored in the storage unit 15 and information on the user's behavior with respect to the terminal device 10 (for example, the user's behavior with respect to the content displayed on the terminal device 10) to the collection device 100. Can be sent.

（タイミング判定部４４）
タイミング判定部４４は、ユーザへの通知タイミングを判定する。例えば、タイミング判定部４４は、モード情報３２として第２モードの情報が記憶部１５に記憶されている場合、収集装置１００による後述の処理と同様に、学習モデルを用いて、ユーザへの割り込みに適したタイミングである通知タイミングを判定することができる。 (Timing determination unit 44)
The timing determination unit 44 determines the notification timing to the user. For example, when the second mode information is stored as the mode information 32 in the storage unit 15, the timing determination unit 44 uses the learning model to interrupt the user in the same manner as the processing described later by the collection device 100. Notification timing that is suitable timing can be determined.

例えば、タイミング判定部４４は、記憶部１５に記憶されているモデル情報３１に含まれる学習モデルの情報を取得し、取得部４２で取得されたユーザ関連情報を入力情報として学習モデルから、ユーザの端末装置１０に対する行動の可能性を推定する。   For example, the timing determination unit 44 acquires information on the learning model included in the model information 31 stored in the storage unit 15, and uses the user-related information acquired by the acquisition unit 42 as input information from the learning model. The possibility of the action with respect to the terminal device 10 is estimated.

この場合、タイミング判定部４４は、例えば、記憶部１５に記憶されたコンテンツに対してユーザの行動有無の可能性を学習モデルから判定することもできる。   In this case, for example, the timing determination unit 44 can also determine the possibility of the user's action with respect to the content stored in the storage unit 15 from the learning model.

また、タイミング判定部４４は、記憶部１５に記憶されたコンテンツに対してユーザの端末装置１０に対する行動の可能性が高いとタイミング判定部４４によって推定された場合、通知タイミングになったと判定する。   The timing determination unit 44 determines that the notification timing has come when the timing determination unit 44 estimates that the content stored in the storage unit 15 is likely to be a user's action on the terminal device 10.

図１の例では、タイミング判定部４４は、収集装置１００から受信した配信コンテンツである通知情報ＩＭ１１の通知タイミングを判定する。例えば、タイミング判定部４４は、ブレークポイントＢＰ１１〜ＢＰ１６と判定した場合、上記式（１）の「ｙ」の値を算出し、「ｙ」の値が所定の閾値以上の場合、そのブレークポイントをゴールデンブレークポイントと判定して、ユーザに通知を行うと判定する。   In the example of FIG. 1, the timing determination unit 44 determines the notification timing of the notification information IM <b> 11 that is the distribution content received from the collection device 100. For example, if the timing determination unit 44 determines that the breakpoints are BP11 to BP16, the timing determination unit 44 calculates the value of “y” in the above equation (1), and if the value of “y” is equal to or greater than a predetermined threshold, It is determined to be a golden breakpoint and determined to be notified to the user.

また、図１の例では、タイミング判定部４４は、行動情報ＣＨ１１が行われたブレークポイントＢＰ１１がゴールデンブレークポイントであるかを判定する。例えば、タイミング判定部４４は、時刻ｔ１２において算出した上記式（１）の「ｙ」の値と所定の閾値とを比較することにより、ブレークポイントＢＰ１１がゴールデンブレークポイントであるかを判定する。例えば、ブレークポイントＢＰ１１における上記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値未満であったため、タイミング判定部４４は、ブレークポイントＢＰ１１をゴールデンブレークポイントでないと判定する。   In the example of FIG. 1, the timing determination unit 44 determines whether or not the break point BP11 at which the behavior information CH11 is performed is a golden break point. For example, the timing determination unit 44 determines whether the breakpoint BP11 is a golden breakpoint by comparing the value of “y” in the above formula (1) calculated at time t12 with a predetermined threshold. For example, since the value of “y” in the above formula (1) at the breakpoint BP11 is less than a predetermined threshold, the timing determination unit 44 determines that the breakpoint BP11 is not a golden breakpoint.

また、図１の例では、タイミング判定部４４は、行動情報ＣＨ１２が行われたブレークポイントＢＰ１２がゴールデンブレークポイントであるかを判定する。図１では、例えば、ブレークポイントＢＰ１２における上記式（１）の「ｙ」の値が所定の閾値以上であったため、タイミング判定部４４は、ブレークポイントＢＰ１２をゴールデンブレークポイントＧＢＰ１２であると判定する。   In the example of FIG. 1, the timing determination unit 44 determines whether or not the breakpoint BP12 at which the behavior information CH12 is performed is a golden breakpoint. In FIG. 1, for example, since the value of “y” in the above formula (1) at the breakpoint BP12 is equal to or greater than a predetermined threshold, the timing determination unit 44 determines that the breakpoint BP12 is the golden breakpoint GBP12.

（処理部４５）
処理部４５は、例えば、表示部１２ａ、スピーカ１２ｂおよび振動部１２ｃを制御する。例えば、処理部４５は、モード情報３２として第１モードの情報が記憶部１５に記憶されている場合、収集装置１００からプッシュ型の情報提供により取得したコンテンツをユーザに提供することができる。例えば、処理部４５は、収集装置１００の要求に応じた通知態様によって、表示部１２ａ、スピーカ１２ｂおよび振動部１２ｃを制御してユーザにコンテンツ取得の通知を含む情報提供を行うことができる。 (Processing unit 45)
For example, the processing unit 45 controls the display unit 12a, the speaker 12b, and the vibration unit 12c. For example, when the first mode information is stored in the storage unit 15 as the mode information 32, the processing unit 45 can provide the user with the content acquired from the collection device 100 by providing push-type information. For example, the processing unit 45 can provide information including notification of content acquisition to the user by controlling the display unit 12a, the speaker 12b, and the vibration unit 12c according to a notification mode according to the request of the collection device 100.

通知態様には、例えば、「通知方法」、「通知内容」、「通知手段」などの態様が含まれる。「通知方法」は、例えば、コンテンツの出力パターンである。「通知方法」による変更対象は、例えば、スピーカ１２ｂから出力される通知音の大きさ、周波数および音パターン、表示部１２ａに表示するコンテンツの大きさ、色、形状、および、通知の繰り返しの回数などのうち少なくともいずれか一つである。   Examples of the notification mode include modes such as “notification method”, “notification content”, “notification means”, and the like. The “notification method” is, for example, a content output pattern. Changes to be made by the “notification method” include, for example, the size, frequency, and sound pattern of the notification sound output from the speaker 12b, the size, color, shape, and number of notifications to be displayed on the display unit 12a. And / or the like.

「通知内容」は、例えば、通知するコンテンツの範囲である。例えば、「通知内容」による変更対象は、通知するコンテンツに含まれる内容のうち通知する内容（例えば、タイトルのみ、タイトルと概要のみ、全文など）や通知するコンテンツの数などである。   “Notification content” is, for example, a range of content to be notified. For example, the change target based on “notification contents” includes the contents to be notified (for example, only the title, only the title and summary, the full text, etc.) and the number of contents to be notified.

「通知手段」は、例えば、表示部１２ａ、スピーカ１２ｂおよび振動部１２ｃのうち少なくともいずれか一つである。また、「通知手段」には、例えば、ユーザの周囲の装置（例えば、腕時計、冷蔵庫、テレビなど）も含まれ、処理部４５は、通信部１１を介してユーザの周囲の装置へコンテンツを送信することができ、これにより、ユーザの周囲の装置からユーザに情報提供を行うことができる。   The “notification unit” is, for example, at least one of the display unit 12a, the speaker 12b, and the vibration unit 12c. In addition, the “notification unit” includes, for example, devices around the user (for example, a wristwatch, a refrigerator, a television, etc.), and the processing unit 45 transmits content to the devices around the user via the communication unit 11. Thus, information can be provided to the user from the devices around the user.

また、処理部４５は、タイミング判定部４４によって通知タイミングになったと判定された場合、記憶部１５に記憶されたコンテンツを表示部１２ａに表示することができる。   Further, when the timing determination unit 44 determines that the notification timing has come, the processing unit 45 can display the content stored in the storage unit 15 on the display unit 12a.

図９は、端末装置１０の表示画面の一例を示す図である。図９に示す表示画面６０には、収集装置１００などの外部装置から提供されたコンテンツＣＴ１００、ＣＴ２００、ＣＴ１１が表示されている。コンテンツＣＴ１００、ＣＴ２００、ＣＴ１１は、例えば、上述した「通知内容」に応じた範囲の内容で表示画面６０に表示される。表示画面６０に表示されたコンテンツをユーザが選択（クリック）した場合に、処理部４５は、選択されたコンテンツ全体の内容を表示部１２ａに表示する。これにより、ユーザは、コンテンツ全体を把握することができる。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a display screen of the terminal device 10. On the display screen 60 shown in FIG. 9, contents CT100, CT200, and CT11 provided from an external device such as the collection device 100 are displayed. The contents CT100, CT200, and CT11 are displayed on the display screen 60 with contents in a range corresponding to the “notification contents” described above, for example. When the user selects (clicks) the content displayed on the display screen 60, the processing unit 45 displays the entire content of the selected content on the display unit 12a. Thereby, the user can grasp | ascertain the whole content.

コンテンツＣＴ１００は、着信メールの内容を示すコンテンツであり、コンテンツＣＴ１００をユーザが選択（クリック）した場合に、端末装置１０のメールアプリケーションによりメール画面が表示部１２ａに表示される。また、コンテンツＣＴ２００は、端末装置１０の周辺（周囲）の情報であり、コンテンツＣＴ２００をユーザが選択（クリック）した場合に、端末装置１０の情報通知アプリケーションにより端末装置１０の周辺の具体的な情報を示す画面が表示部１２ａに表示される。例えば、コンテンツＣＴ１００やコンテンツＣＴ２００は、収集装置１００の管理者以外の他の管理者の装置から提供されるコンテンツである。   The content CT100 is content indicating the content of the incoming mail, and when the user selects (clicks) the content CT100, a mail screen is displayed on the display unit 12a by the mail application of the terminal device 10. The content CT200 is information about the periphery (surrounding) of the terminal device 10, and when the user selects (clicks) the content CT200, specific information about the periphery of the terminal device 10 is provided by the information notification application of the terminal device 10. Is displayed on the display unit 12a. For example, the content CT100 and the content CT200 are content provided from a device other than the administrator of the collection device 100.

また、コンテンツＣＴ１１は、スポーツニュースの情報であり、コンテンツＣＴ１１をユーザが選択（クリック）した場合に、端末装置１０の情報通知アプリケーションによりニュースの具体的な記事内容を示す画面が表示部１２ａに表示される。例えば、コンテンツＣＴ１１は、図１中の通知情報ＩＭ１１に対応し収集装置１００から配信される。図９に示すように、コンテンツＣＴ１００、ＣＴ２００、ＣＴ１１は、通知された時刻等の所定の基準に基づいて、一覧表示される。   The content CT11 is sports news information, and when the user selects (clicks) the content CT11, a screen showing specific article content of the news is displayed on the display unit 12a by the information notification application of the terminal device 10. Is done. For example, the content CT11 is distributed from the collection device 100 corresponding to the notification information IM11 in FIG. As shown in FIG. 9, the contents CT100, CT200, and CT11 are displayed in a list based on a predetermined standard such as the notified time.

例えば、図９では、コンテンツＣＴ１００、ＣＴ２００、ＣＴ１１は、通知された時刻等が最新のものから順に、上から下へ一覧表示される。この場合、通知タイミングはユーザが端末装置１０を操作するタイミングの直前であることが望ましい。そのため、端末装置１０は、ゴールデンブレークポイントと判定される度に、通知情報ＩＭ１１をプッシュ通知してもよい。これにより、端末装置１０には、通知情報ＩＭ１１がユーザに認識されやすい位置に表示される。   For example, in FIG. 9, the contents CT100, CT200, and CT11 are displayed in a list from top to bottom in order from the latest notified time. In this case, it is desirable that the notification timing is immediately before the timing when the user operates the terminal device 10. Therefore, the terminal device 10 may notify the notification information IM11 every time it is determined as a golden breakpoint. Thus, the notification information IM11 is displayed on the terminal device 10 at a position where the user can easily recognize it.

なお、処理部４５は、タイミング判定部４４によって通知タイミングになったと判定された場合、記憶部１５に記憶されたコンテンツのうち表示部１２ａに表示された他のコンテンツ（例えば、コンテンツＣＴ１００、ＣＴ２００）の種別または内容の情報に応じたコンテンツをユーザへ提供することができる。   In addition, when it determines with the timing determination part 44 having reached notification timing, the process part 45 is the other content (for example, content CT100, CT200) displayed on the display part 12a among the contents memorize | stored in the memory | storage part 15. FIG. The content according to the type or content information can be provided to the user.

例えば、処理部４５は、他のコンテンツと競合しないコンテンツをユーザへ提供したり、他のコンテンツよりもユーザの興味度が高いコンテンツをユーザへ提供したりすることができる。なお、ユーザの興味度は、例えば、記憶部１５に記憶されたユーザ属性情報３３に基づいて処理部４５で判定される。   For example, the processing unit 45 can provide the user with content that does not compete with other content, or provide the user with content that is more interesting to the user than other content. The degree of interest of the user is determined by the processing unit 45 based on the user attribute information 33 stored in the storage unit 15, for example.

処理部４５は、タイミング判定部４４の推定結果に応じた通知態様でコンテンツを表示することができる。例えば、処理部４５は、学習モデルにより可能性が高いと推定される対端末行動の種別に応じてコンテンツの通知方法、通知内容および通知手段のうちの少なくとも一つを変えてもよい。   The processing unit 45 can display the content in a notification mode according to the estimation result of the timing determination unit 44. For example, the processing unit 45 may change at least one of the content notification method, the notification content, and the notification unit according to the type of terminal action that is estimated to be highly likely based on the learning model.

〔５．収集処理のフロー〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る収集システム１による収集処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る収集処理の一例を示すフローチャートである。 [5. Collection process flow)
Next, the procedure of the collection process by the collection system 1 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the collection process according to the embodiment.

図１０に示すように、収集装置１００は、端末装置１０にコンテンツを配信する（ステップＳ１０１）。その後、収集装置１００は、正例を収集する（ステップＳ１０２）。その後、収集装置１００は、負例を収集する（ステップＳ１０３）。なお、ステップＳ１０３がステップＳ１０２よりも先に行われてもよく、ステップＳ１０２やステップＳ１０３は複数回行われてもよく、ステップＳ１０２とステップＳ１０３とを併せて行ってもよい。その後、収集装置１００は、収集した正例及び負例に基づいて学習を行う（ステップＳ１０４）。   As illustrated in FIG. 10, the collection device 100 distributes content to the terminal device 10 (step S101). Thereafter, the collection device 100 collects positive examples (step S102). Thereafter, the collection device 100 collects negative examples (step S103). Note that step S103 may be performed before step S102, step S102 and step S103 may be performed a plurality of times, and step S102 and step S103 may be performed in combination. Thereafter, the collection apparatus 100 performs learning based on the collected positive examples and negative examples (step S104).

〔６．負例収集期間等の変動〕
上述したように、収集装置１００は、負例収集期間を各種情報に基づいて変動させてもよい。この点について、図１１〜図１５を用いて説明する。 [6. Changes in the collection period of negative cases)
As described above, the collection apparatus 100 may change the negative example collection period based on various types of information. This point will be described with reference to FIGS.

〔６−１．１つの負例収集期間〕
まず、図１１〜図１３を用いて、１つの負例収集期間、すなわち停止期間を含まない負例収集期間の場合について説明する。図１１は、実施形態に係る負例収集期間の一例を示す図である。図１２及び図１３は、実施形態に係る負例の収集処理の一例を示すフローチャートである。 [6-1. One negative example collection period]
First, a case of one negative example collection period, that is, a negative example collection period not including a stop period will be described with reference to FIGS. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a negative example collection period according to the embodiment. 12 and 13 are flowcharts illustrating an example of a negative collection process according to the embodiment.

図１１に示す例において、負例収集期間Ｎ１は、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間となる。なお、図１１では、負例収集期間Ｎ１のカウントを開始する時刻ｔ１は、端末装置１０が配信コンテンツを受信した時刻であるが、負例収集期間のカウントを開始する時点は、種々のタイミングであってもよい。例えば、負例収集期間Ｎ１のカウントを開始する時刻ｔ１は、端末装置１０が配信コンテンツの受信後の最初のゴールデンブレークポイントであってもよい。   In the example shown in FIG. 11, the negative example collection period N1 is between time t1 and time t2. In FIG. 11, the time t1 at which the negative example collection period N1 starts to be counted is the time when the terminal device 10 receives the distribution content, but the time point at which the negative example collection period starts to be counted is at various timings. There may be. For example, the time t1 at which the negative example collection period N1 starts counting may be the first golden breakpoint after the terminal device 10 receives the distribution content.

例えば、負例収集期間Ｎ１は５分等の所定の期間であってもよいし、ユーザに関するコンテキストやコンテンツに関するコンテキスト等に基づいて、設定される期間であってもよい。例えば、収集装置１００は、ユーザがいる場所や時間等に基づいて、負例収集期間Ｎ１を変動させてもよい。例えば、収集装置１００は、ユーザが運動中である場合は、負例収集期間Ｎ１を長くしてもよい。また、例えば、収集装置１００は、コンテンツの内容や提供するサービス等に基づいて、負例収集期間Ｎ１を変動させてもよい。   For example, the negative example collection period N1 may be a predetermined period such as 5 minutes, or may be a period set based on a context relating to a user, a context relating to content, or the like. For example, the collection device 100 may change the negative example collection period N1 based on the location and time of the user. For example, the collection apparatus 100 may lengthen the negative example collection period N1 when the user is exercising. Further, for example, the collection apparatus 100 may change the negative example collection period N1 based on the content content, the service to be provided, and the like.

例えば、収集装置１００は、過去の履歴等、多くのユーザの行動情報に基づいて統計的に負例収集期間Ｎ１を決定してもよい。例えば、収集装置１００は、過去の履歴等、多くのユーザの行動情報に基づいて負例収集期間Ｎ１を決定するモデルを生成してもよい。この場合、収集装置１００は、生成したモデルを用いて負例収集期間Ｎ１を決定してもよい。   For example, the collection device 100 may statistically determine the negative example collection period N1 based on many user behavior information such as past history. For example, the collection apparatus 100 may generate a model that determines the negative example collection period N1 based on many user behavior information such as past histories. In this case, the collection apparatus 100 may determine the negative example collection period N1 using the generated model.

また、負例収集期間Ｎ１はユーザが配信コンテンツに反応可能と推定される間にのみカウントされてもよい。例えば、端末装置１０は、検知部１４やセンサ装置５０等からの情報やアプリの操作ログに基づいて、端末装置１０にユーザのアテンションが向いている間のみカウントしてもよい。例えば、端末装置１０は、環境センサ（ビデオカメラ、パケットキャッチなど）からの情報に基づいて、端末装置１０にユーザのアテンションが向いている間のみ負例収集期間Ｎ１をカウントしてもよい。例えば、端末装置１０は、撮像部２３により端末装置１０を利用するユーザの顔が撮像されている間、負例収集期間Ｎ１をカウントしてもよい。   Further, the negative example collection period N1 may be counted only while it is estimated that the user can react to the distribution content. For example, the terminal device 10 may count only while the user's attention is directed to the terminal device 10 based on information from the detection unit 14, the sensor device 50, or the operation log of the application. For example, the terminal device 10 may count the negative example collection period N1 only while the user's attention is directed to the terminal device 10 based on information from an environmental sensor (video camera, packet catch, etc.). For example, the terminal device 10 may count the negative example collection period N1 while the face of the user who uses the terminal device 10 is imaged by the imaging unit 23.

上述した例では、端末装置１０は、時間が１秒経過するごとに負例収集期間Ｎ１が１秒経過したとカウントする場合を示したが、端末装置１０は、負例収集期間Ｎ１をカウントする量を変動させてもよい。例えば、端末装置１０は、ユーザのコンテキストに応じて負例収集期間Ｎ１をカウントする量を変動させてもよい。すなわち、端末装置１０は、ユーザのコンテキストに応じた重みにより、負例収集期間Ｎ１をカウントする量を変動させてもよい。   In the example described above, the terminal device 10 shows a case where the negative example collection period N1 is counted as one second every time the time passes, but the terminal device 10 counts the negative example collection period N1. The amount may be varied. For example, the terminal device 10 may vary the amount of counting the negative example collection period N1 according to the user context. That is, the terminal device 10 may vary the amount of counting the negative example collection period N1 by a weight according to the user's context.

例えば、端末装置１０は、ユーザが運動状態である場合、負例収集期間Ｎ１をカウントする量を大きくしてもよい。例えば、端末装置１０は、ユーザが運動状態である場合、時間が１０秒経過するごとに負例収集期間Ｎ１が１分経過したとカウントしてもよい。また、例えば、端末装置１０は、ユーザが運動状態である場合、端末装置１０にユーザのアテンションが向いている時間が１０秒経過するごとに負例収集期間Ｎ１が１分経過したとカウントしてもよい。   For example, the terminal device 10 may increase the amount of counting the negative example collection period N1 when the user is in an exercise state. For example, when the user is in an exercise state, the terminal device 10 may count that the negative example collection period N1 has passed 1 minute every time 10 seconds have passed. In addition, for example, when the user is in an exercise state, the terminal device 10 counts that the negative collection period N1 has passed 1 minute every time 10 seconds when the user's attention is directed to the terminal device 10. Also good.

例えば、収集装置１００は、過去の履歴等、多くのユーザの行動情報に基づいて統計的に各コンテキストの重みを決定してもよい。例えば、収集装置１００は、過去の履歴等、多くのユーザの行動情報に基づいて各コンテキストの重みを決定するモデルを生成してもよい。この場合、端末装置１０は、生成したモデルに基づく重みと経過時間とから算出された量で負例収集期間Ｎ１をカウントする。なお上記は、負例収集期間をカウントする一例であり、端末装置１０は、どのように負例収集期間をカウントしてもよい。   For example, the collection device 100 may statistically determine the weight of each context based on the behavior information of many users such as past history. For example, the collection device 100 may generate a model that determines the weight of each context based on behavior information of many users such as past history. In this case, the terminal device 10 counts the negative example collection period N1 with an amount calculated from the weight based on the generated model and the elapsed time. Note that the above is an example of counting the negative example collection period, and the terminal device 10 may count the negative example collection period in any way.

ここで、図１２を用いて、負例収集期間のカウントのフローチャートについて説明する。図１２は、時間が１秒経過するごとに負例収集期間Ｎ１が１秒経過したとカウントする場合、すなわち経過した時間通りに負例収集期間をカウントする場合のフローチャートを示す。図１２に示すように、端末装置１０は、負例収集期間を開始する（ステップＳ２０１）。図１１の例では、端末装置１０は、時刻ｔ１において負例収集期間Ｎ１のカウントを開始する。   Here, a flowchart of counting the negative example collection period will be described with reference to FIG. FIG. 12 shows a flowchart in the case where it is counted that the negative example collection period N1 has passed 1 second every time the time has passed, that is, the negative example collection period is counted according to the elapsed time. As illustrated in FIG. 12, the terminal device 10 starts a negative example collection period (step S201). In the example of FIG. 11, the terminal device 10 starts counting the negative example collection period N1 at time t1.

また、端末装置１０は、時間経過に基づいて負例収集期間をカウントする（ステップＳ２０２）。すなわち、端末装置１０は、時間が１秒経過するごとに負例収集期間Ｎ１が１秒経過したとカウントする。なお、端末装置１０は、端末装置１０にユーザのアテンションが向いている間のみカウントしてもよい。そして、端末装置１０は、負例収集期間が経過したかを判定する（ステップＳ２０３）。   Further, the terminal device 10 counts the negative example collection period based on the passage of time (step S202). That is, the terminal device 10 counts that the negative example collection period N1 has passed 1 second every time 1 second passes. The terminal device 10 may count only while the user's attention is directed to the terminal device 10. And the terminal device 10 determines whether the negative example collection period passed (step S203).

負例収集期間が経過していないと判定された場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。一方、負例収集期間が経過したと判定された場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、端末装置１０は、負例収集期間を終了する（ステップＳ２０４）。図１１の例では、端末装置１０は、時刻ｔ２において負例収集期間Ｎ１のカウントを終了する。   When it is determined that the negative example collection period has not elapsed (step S203: No), the terminal device 10 returns to step S202 and repeats the process. On the other hand, when it is determined that the negative example collection period has elapsed (step S203: Yes), the terminal device 10 ends the negative example collection period (step S204). In the example of FIG. 11, the terminal device 10 ends the counting of the negative example collection period N1 at time t2.

その後、端末装置１０は、負例を収集装置１００へ送信する（ステップＳ２０５）。なお、ステップＳ２０５において、端末装置１０は、負例とともに正例を収集装置１００へ送信してもよい。   Thereafter, the terminal device 10 transmits a negative example to the collection device 100 (step S205). In step S205, the terminal apparatus 10 may transmit the positive example to the collection apparatus 100 together with the negative example.

次に、図１３を用いて、負例収集期間のカウントのフローチャートについて説明する。図１３は、負例収集期間Ｎ１をカウントする量を変動させる場合のフローチャートを示す。図１３に示すように、端末装置１０は、負例収集期間を開始する（ステップＳ３０１）。図１１の例では、端末装置１０は、時刻ｔ１において負例収集期間Ｎ１のカウントを開始する。   Next, a flowchart for counting the negative example collection period will be described with reference to FIG. FIG. 13 shows a flowchart when the amount of counting the negative example collection period N1 is varied. As illustrated in FIG. 13, the terminal apparatus 10 starts a negative example collection period (step S301). In the example of FIG. 11, the terminal device 10 starts counting the negative example collection period N1 at time t1.

また、端末装置１０は、時間経過及びコンテキストに基づいて負例収集期間をカウントする（ステップＳ３０２）。すなわち、端末装置１０は、各コンテキストに対応する重みと経過時間とから算出された量で負例収集期間をカウントする。なお、端末装置１０は、端末装置１０にユーザのアテンションが向いている間のみカウントしてもよい。そして、端末装置１０は、負例収集期間が経過したかを判定する（ステップＳ３０３）。   Further, the terminal device 10 counts the negative example collection period based on the passage of time and the context (step S302). That is, the terminal device 10 counts the negative example collection period with an amount calculated from the weight corresponding to each context and the elapsed time. The terminal device 10 may count only while the user's attention is directed to the terminal device 10. And the terminal device 10 determines whether the negative example collection period passed (step S303).

負例収集期間が経過していないと判定された場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ３０２に戻って処理を繰り返す。一方、負例収集期間が経過したと判定された場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、端末装置１０は、負例収集期間を終了する（ステップＳ３０４）。図１１の例では、端末装置１０は、時刻ｔ２において負例収集期間Ｎ１のカウントを終了する。   When it is determined that the negative example collection period has not elapsed (step S303: No), the terminal device 10 returns to step S302 and repeats the process. On the other hand, when it is determined that the negative example collection period has elapsed (step S303: Yes), the terminal device 10 ends the negative example collection period (step S304). In the example of FIG. 11, the terminal device 10 ends the counting of the negative example collection period N1 at time t2.

その後、端末装置１０は、負例を収集装置１００へ送信する（ステップＳ３０５）。なお、ステップＳ３０５において、端末装置１０は、負例とともに正例を収集装置１００へ送信してもよい。   Thereafter, the terminal device 10 transmits a negative example to the collection device 100 (step S305). In step S305, the terminal device 10 may transmit the positive example to the collection device 100 together with the negative example.

〔６−２．負例収集期間の分割（複数の負例収集期間）〕
次に、図１４及び図１５を用いて、分割された複数の負例収集期間が間欠的に配置される、すなわち停止期間を含む負例収集期間の場合について説明する。図１４は、実施形態に係る負例収集期間の一例を示す図である。図１５は、実施形態に係る負例の収集処理の一例を示すフローチャートである。この場合、例えば、負例収集期間がｎ分である場合、ｎ分をｍ個に分割し、各分割された負例収集期間の間に強制インターバル（以下、「停止期間」ともいう）ｉ分を含ませてもよい。例えば、各負例収集期間がｎ／ｍ分であり、ｎ／ｍ分の負例収集期間の間にｉ分の強制インターバルを含ませてもよい。具体的には、ｎ／ｍ分が５分であり、ｉ分が１０分である場合、負例収集期間の開始後において、負例収集期間５分、停止期間１０分、負例収集期間５分、停止期間１０分、負例収集期間５分と連続してもよい。 [6-2. Division of negative example collection periods (multiple negative example collection periods)
Next, a case where a plurality of divided negative example collection periods are intermittently arranged, that is, a negative example collection period including a stop period will be described with reference to FIGS. 14 and 15. FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a negative example collection period according to the embodiment. FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a negative collection process according to the embodiment. In this case, for example, when the negative example collection period is n minutes, the n minutes are divided into m, and a compulsory interval (hereinafter also referred to as “stop period”) i minutes between the divided negative example collection periods. May be included. For example, each negative example collection period may be n / m minutes, and a compulsory interval of i minutes may be included between n / m minutes of negative example collection periods. Specifically, when n / m minutes is 5 minutes and i minutes is 10 minutes, after the start of the negative example collection period, the negative example collection period is 5 minutes, the stop period is 10 minutes, and the negative example collection period 5 Minutes, a stop period of 10 minutes, and a negative example collection period of 5 minutes.

図１４に示す例において、時刻ｔ２１から時刻ｔ２６の間において、３つの負例収集期間Ｎ２１〜Ｎ２３が間欠的に配置される。図１４に示す例において、時刻ｔ２１から時刻ｔ２２の間は負例収集期間Ｎ２１に対応する。また、時刻ｔ２２から時刻ｔ２３の間は停止期間Ａ２１に対応する。なお、ここでいう停止期間は、負例の収集を停止する期間である。また、例えば、停止期間中においては、端末装置１０は、ゴールデンブレークポイントの判定を行わなくてもよいし、プッシュ通知を行わなくてもよい。   In the example illustrated in FIG. 14, three negative example collection periods N21 to N23 are intermittently arranged between time t21 and time t26. In the example shown in FIG. 14, the period from time t21 to time t22 corresponds to the negative example collection period N21. Further, the period from time t22 to time t23 corresponds to the stop period A21. Note that the stop period here is a period during which collection of negative examples is stopped. Further, for example, during the stop period, the terminal device 10 may not perform the determination of the golden breakpoint, and may not perform the push notification.

また、時刻ｔ２３から時刻ｔ２４の間は負例収集期間Ｎ２２に対応する。また、時刻ｔ２４から時刻ｔ２５の間は停止期間Ａ２２に対応する。また、時刻ｔ２５から時刻ｔ２６の間は負例収集期間Ｎ２３に対応する。このように、図１４に示す例において、時刻ｔ２１から時刻ｔ２６の間において、３つの負例収集期間Ｎ２１〜Ｎ２３と２つの停止期間Ａ２１、Ａ２２が交互に配置される。   Further, the period from time t23 to time t24 corresponds to the negative example collection period N22. Further, the period from time t24 to time t25 corresponds to the stop period A22. Further, the period from time t25 to time t26 corresponds to the negative example collection period N23. In this way, in the example shown in FIG. 14, between the time t21 and the time t26, the three negative example collection periods N21 to N23 and the two stop periods A21 and A22 are alternately arranged.

なお、図１４では、負例収集期間Ｎ２１のカウントを開始する時刻ｔ２１は、端末装置１０が配信コンテンツを受信した時刻であるが、負例収集期間のカウントを開始する時点は、種々のタイミングであってもよい。例えば、負例収集期間Ｎ２１のカウントを開始する時刻ｔ２１は、端末装置１０が配信コンテンツの受信後の最初のゴールデンブレークポイントであってもよい。   In FIG. 14, the time t21 at which the counting of the negative example collection period N21 starts is the time when the terminal device 10 receives the distribution content, but the time point at which the counting of the negative example collection period starts is at various timings. There may be. For example, the time t21 when the negative example collection period N21 starts to be counted may be the first golden breakpoint after the terminal device 10 receives the distribution content.

なお、分割された負例収集期間の数や長さ、また各停止期間の長さ等は、適宜変更されてもよい。例えば、図１４に示す例では、各負例収集期間Ｎ２１〜Ｎ２３の長さは各々異なってもよい。例えば、図１４に示す例では、負例収集期間Ｎ２１が５分であり、負例収集期間Ｎ２２、Ｎ２３が１０分であってもよい。また、負例収集期間は、負例収集期間Ｎ２１〜Ｎ２３の３つに限らず、２つや４つ以上であってもよい。例えば、図１４に示す例では、停止期間Ａ２１、Ａ２２の長さは各々異なってもよい。例えば、図１４に示す例では、停止期間Ａ２１が２０分であり、停止期間Ａ２２が１５分であってもよい。   Note that the number and length of the divided negative example collection periods, the length of each stop period, and the like may be changed as appropriate. For example, in the example shown in FIG. 14, the lengths of the negative example collection periods N21 to N23 may be different from each other. For example, in the example shown in FIG. 14, the negative example collection period N21 may be 5 minutes, and the negative example collection periods N22 and N23 may be 10 minutes. Further, the negative example collection period is not limited to three of the negative example collection periods N21 to N23, and may be two or four or more. For example, in the example shown in FIG. 14, the lengths of the stop periods A21 and A22 may be different from each other. For example, in the example shown in FIG. 14, the stop period A21 may be 20 minutes and the stop period A22 may be 15 minutes.

例えば、収集装置１００は、過去の履歴等、多くのユーザの行動情報に基づいて統計的に負例収集期間の数や長さ、また各停止期間の長さ等を決定してもよい。例えば、収集装置１００は、過去の履歴等、多くのユーザの行動情報に基づいて負例収集期間の数や長さ、また各停止期間の長さ等を決定するモデルを生成してもよい。この場合、収集装置１００は、生成したモデルを用いて負例収集期間の数や長さ、また各停止期間の長さ等を決定してもよい。   For example, the collection apparatus 100 may statistically determine the number and length of negative example collection periods, the length of each stop period, and the like based on behavior information of many users such as past histories. For example, the collection apparatus 100 may generate a model that determines the number and length of negative example collection periods, the length of each stop period, and the like based on behavior information of many users such as past histories. In this case, the collection apparatus 100 may determine the number and length of the negative example collection periods, the length of each stop period, and the like using the generated model.

また、分割された負例収集期間の数や長さ、また各停止期間の長さ等は、上記に限らず、種々の方法により決定されてもよい。例えば、分割された負例収集期間の数や長さ、また各停止期間の長さ等は、図１１〜図１３の例において示した処理を組み合わされた処理により決定されてもよい。   Further, the number and length of the divided negative example collection periods, the length of each stop period, and the like are not limited to the above, and may be determined by various methods. For example, the number and length of the divided negative example collection periods, the length of each stop period, and the like may be determined by a process that combines the processes shown in the examples of FIGS.

このように、収集装置１００は、分割された複数の負例収集期間が間欠的に配置される、すなわち停止期間を含む負例収集期間に基づき負例を収集することにより、負例のバリエーションを多くすることができる。   In this way, the collection device 100 intermittently arranges a plurality of divided negative example collection periods, that is, collects negative examples based on a negative example collection period including a stop period, thereby reducing variations of negative examples. Can do a lot.

次に、図１５を用いて、分割された複数の負例収集期間が間欠的に配置される、すなわち停止期間を含む負例収集期間のカウントのフローチャートについて説明する。図１５に示すように、端末装置１０は、負例収集期間を開始する（ステップＳ４０１）。図１４の例では、端末装置１０は、時刻ｔ２１において負例収集期間Ｎ２１のカウントを開始する。   Next, with reference to FIG. 15, a flowchart of counting negative example collection periods in which a plurality of divided negative example collection periods are intermittently arranged, that is, including a stop period will be described. As illustrated in FIG. 15, the terminal device 10 starts a negative example collection period (step S401). In the example of FIG. 14, the terminal device 10 starts counting the negative example collection period N21 at time t21.

また、端末装置１０は、時間経過及びコンテキストに基づいて負例収集期間をカウントする（ステップＳ４０２）。すなわち、端末装置１０は、各コンテキストに対応する重みと経過時間とから算出された量で負例収集期間をカウントする。なお、端末装置１０は、端末装置１０にユーザのアテンションが向いている間のみカウントしてもよい。そして、端末装置１０は、全負例収集期間が経過したかを判定する（ステップＳ４０３）。   Further, the terminal device 10 counts the negative example collection period based on the passage of time and the context (step S402). That is, the terminal device 10 counts the negative example collection period with an amount calculated from the weight corresponding to each context and the elapsed time. The terminal device 10 may count only while the user's attention is directed to the terminal device 10. And the terminal device 10 determines whether all the negative example collection periods passed (step S403).

全負例収集期間が経過していないと判定された場合（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、端末装置１０は、負例収集期間を停止するかを判定する（ステップＳ４０４）。負例収集期間を停止するとされた場合（ステップＳ４０４：Ｙｅｓ）、端末装置１０は、ステップＳ４０４に戻って処理を繰り返す。図１４の例では、端末装置１０は、時刻ｔ２２になった場合、負例収集期間を停止し停止期間Ａ２１のカウントを開始する。一方、負例収集期間を停止しないとされた場合（ステップＳ４０４：Ｎｏ）、端末装置１０は、ステップＳ４０２に戻って処理を繰り返す。   When it is determined that the entire negative example collection period has not elapsed (step S403: No), the terminal device 10 determines whether to stop the negative example collection period (step S404). When it is determined that the negative example collection period is to be stopped (step S404: Yes), the terminal device 10 returns to step S404 and repeats the process. In the example of FIG. 14, when time t22 is reached, the terminal device 10 stops the negative example collection period and starts counting the stop period A21. On the other hand, when it is determined that the negative example collection period is not stopped (step S404: No), the terminal device 10 returns to step S402 and repeats the process.

一方、ステップＳ４０３において、全負例収集期間が経過したと判定された場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、端末装置１０は、負例収集期間を終了する（ステップＳ４０５）。図１４の例では、端末装置１０は、時刻ｔ２６において負例収集期間Ｎ２３のカウントを終了する。   On the other hand, when it is determined in step S403 that the all negative example collection period has elapsed (step S403: Yes), the terminal device 10 ends the negative example collection period (step S405). In the example of FIG. 14, the terminal device 10 ends the counting of the negative example collection period N23 at time t26.

その後、端末装置１０は、負例を収集装置１００へ送信する（ステップＳ４０６）。なお、ステップＳ４０６において、端末装置１０は、負例とともに正例を収集装置１００へ送信してもよい。   Thereafter, the terminal device 10 transmits a negative example to the collection device 100 (step S406). In step S406, the terminal apparatus 10 may transmit the positive example to the collection apparatus 100 together with the negative example.

〔７．収集処理のシーケンス〕
ここで、収集システム１における収集処理の流れの一例を示す。図１６は、実施形態に係る収集期間の一例を示すシーケンス図である。 [7. Collection processing sequence)
Here, an example of the flow of the collection process in the collection system 1 is shown. FIG. 16 is a sequence diagram illustrating an example of a collection period according to the embodiment.

図１６に示すように、収集装置１００は、端末装置１０へ収集期間情報を送信する（ステップＳ５０１）。例えば、収集期間情報には、負例収集期間に関する情報が含まれる。なお、端末装置１０が予め収集期間情報を取得済みの場合、ステップＳ５０１は行われなくてもよい。そして、収集装置１００は、端末装置１０へコンテンツを配信する（ステップＳ５０２）。   As illustrated in FIG. 16, the collection device 100 transmits collection period information to the terminal device 10 (step S501). For example, the collection period information includes information on the negative example collection period. Note that if the terminal device 10 has acquired the collection period information in advance, step S501 may not be performed. Then, the collection device 100 distributes the content to the terminal device 10 (step S502).

コンテンツを受信した端末装置１０は、負例収集期間を開始する（ステップＳ５０３）。例えば、端末装置１０は、負例収集期間に関する計時を開始する。その後、端末装置１０は、負例収集期間が終了するまで、例えばゴールデンブレークポイントと判定された通知タイミングでコンテンツを通知する。負例収集期間が経過した後、端末装置１０は、負例収集期間を終了する（ステップＳ５０４）。その後、端末装置１０は、負例を収集装置１００へ送信する（ステップＳ５０５）。なお、ステップＳ５０５において、端末装置１０は、負例とともに正例を収集装置１００へ送信してもよい。   The terminal device 10 that has received the content starts a negative example collection period (step S503). For example, the terminal device 10 starts measuring time related to the negative example collection period. Thereafter, the terminal device 10 notifies the content at the notification timing determined as, for example, a golden break point until the negative example collection period ends. After the negative example collection period has elapsed, the terminal device 10 ends the negative example collection period (step S504). Thereafter, the terminal device 10 transmits a negative example to the collection device 100 (step S505). In step S505, the terminal device 10 may transmit the positive example to the collection device 100 together with the negative example.

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る収集装置１００は、取得部１３１と、収集部１３２とを有する。取得部１３１は、ユーザの端末装置１０に配信した配信コンテンツであって、端末装置１０においてユーザに通知される配信コンテンツに対するユーザの行動に関する行動情報を取得する。また、収集部１３２は、取得部１３１により取得された行動情報を、コンテンツの通知タイミングの学習に用いる情報として収集する。 [8. effect〕
As described above, the collection device 100 according to the embodiment includes the acquisition unit 131 and the collection unit 132. The acquisition unit 131 acquires distribution information distributed to the user's terminal device 10 and behavior information related to the user's behavior with respect to the distribution content notified to the user in the terminal device 10. The collection unit 132 collects the behavior information acquired by the acquisition unit 131 as information used for learning the notification timing of content.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、通知タイミングの学習を可能にする情報を適切に収集することができる。   Thereby, the collection apparatus 100 which concerns on embodiment can collect the information which enables learning of notification timing appropriately.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、通知タイミングに関する負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 collects behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content among the behavior information as a negative example regarding the notification timing.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、通知タイミングに関する負例として収集することにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection device 100 according to the embodiment collects behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content as a negative example regarding the notification timing, thereby enabling the learning of the notification timing. Examples can be collected appropriately.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツの配信後における所定期間（実施形態では「負例収集期間」。以下同様）内に配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 applies the action information to the distribution content within a predetermined period after the distribution of the distribution content (“negative example collection period” in the embodiment; the same applies hereinafter). Action information indicating that the user has not acted is collected as a negative example.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection apparatus 100 which concerns on embodiment can collect appropriately the negative example which enables learning of notification timing based on a predetermined period.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、ユーザに関するコンテキストに基づく所定期間内に配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   In the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period based on the context regarding the user.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、ユーザに関するコンテキストにより定まる所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection device 100 according to the embodiment can appropriately collect negative examples that enable learning of the notification timing based on a predetermined period determined by the context regarding the user.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、コンテンツに関するコンテキストに基づく所定期間内に配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   In the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 collects, as a negative example, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period based on the context regarding the content.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、コンテンツに関するコンテキストにより定まる所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Accordingly, the collection apparatus 100 according to the embodiment can appropriately collect negative examples that enable learning of notification timing based on a predetermined period determined by a context related to content.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、ユーザに関するセンサ情報に基づいて、ユーザが配信コンテンツに反応可能と推定される間に計時される所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 applies the distribution content to the distribution content within a predetermined period of time while the user is estimated to be able to react to the distribution content based on sensor information about the user. Action information indicating that the user has not acted is collected as a negative example.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、条件に応じてカウントされるタイミングや量が変動する所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection device 100 according to the embodiment can appropriately collect negative examples that enable learning of the notification timing based on a predetermined period in which the timing and amount counted according to the conditions vary. .

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、ユーザの環境に関するセンサ情報に基づいて、ユーザが配信コンテンツに反応可能と推定される間に計時される所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 applies the distribution content to the distribution content within a predetermined period of time while the user is estimated to be able to react to the distribution content based on the sensor information related to the user's environment. On the other hand, behavior information indicating that the user has not acted is collected as a negative example.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、条件に応じてカウントされるタイミングや量が変動する所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection device 100 according to the embodiment can appropriately collect negative examples that enable learning of the notification timing based on a predetermined period in which the timing and amount counted according to the conditions vary. .

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、ユーザのコンテキストに応じて計時される量が変動する所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 includes behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period in which the amount measured in accordance with the user context varies. Are collected as negative examples.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、条件に応じてカウントされるタイミングや量が変動する所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection device 100 according to the embodiment can appropriately collect negative examples that enable learning of the notification timing based on a predetermined period in which the timing and amount counted according to the conditions vary. .

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、間欠的に配置される複数の期間を含む所定期間内に、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 displays action information indicating that the user has not acted on the distribution content within a predetermined period including a plurality of periods arranged intermittently. Collect as a negative example.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、間欠的に配置される複数の期間を含む所定期間に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection apparatus 100 which concerns on embodiment can collect appropriately the negative example which enables learning of notification timing based on the predetermined period containing the several period arrange | positioned intermittently.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツの配信後においてユーザに関する変化に基づくタイミングにおいて、配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、変化における負例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 includes an action indicating that the user has not acted on the distribution content at the timing based on the change regarding the user after the distribution of the distribution content. Information is collected as a negative example of change.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、配信コンテンツの配信後においてユーザに関する変化に基づくことにより、通知タイミングの学習を可能にする負例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection apparatus 100 which concerns on embodiment can collect the negative example which enables learning of notification timing appropriately based on the change regarding a user after delivery of a delivery content.

また、実施形態に係る収集装置１００において、収集部１３２は、行動情報のうち、配信コンテンツに対してユーザが行動したことを示す行動情報を、通知タイミングに関する正例として収集する。   Further, in the collection device 100 according to the embodiment, the collection unit 132 collects behavior information indicating that the user has acted on the distribution content among the behavior information as a positive example regarding the notification timing.

これにより、実施形態に係る収集装置１００は、通知タイミングの学習を可能にする正例を適切に収集することができる。   Thereby, the collection apparatus 100 which concerns on embodiment can collect the positive example which enables learning of notification timing appropriately.

〔９．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る収集装置１００や端末装置１０は、例えば図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１７は、収集装置または端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 [9. Hardware configuration)
The collection device 100 and the terminal device 10 according to the embodiment described above are realized by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. 17, for example. FIG. 17 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the collection device or the terminal device. The computer 1000 includes a CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I / F) 1500, input / output interface (I / F) 1600, and media interface (I / F) 1700.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。   The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started up, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮ（図２中においてはネットワーク２）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が収集したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。   The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. The communication interface 1500 receives data from other devices via the network N (network 2 in FIG. 2), sends the data to the CPU 1100, and transmits the data collected by the CPU 1100 to other devices via the network N.

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、収集したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。   The CPU 1100 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. Further, the CPU 1100 outputs the collected data to the output device via the input / output interface 1600.

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、プログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。   The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides it to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads a program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る収集装置１００や端末装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。   For example, when the computer 1000 functions as the collection device 100 or the terminal device 10 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the function of the control unit 130 by executing a program loaded on the RAM 1200. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them. However, as another example, these programs may be acquired from other devices via the network N.

以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。   As described above, some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various aspects can be made based on the knowledge of those skilled in the art including the aspects described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms that have been modified and improved.

〔１０．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [10. Others]
In addition, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being performed manually. All or part of the processing can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。   Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。   In addition, the above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。   In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

１ 収集システム
１００ 収集装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 行動情報記憶部
１２３ 学習情報記憶部
１２４ コンテンツ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 収集部
１３３ 学習部
１３４ 決定部
１３５ 配信部
１０ 端末装置
Ｎ、２ ネットワーク DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Collection system 100 Collection apparatus 121 User information storage part 122 Behavior information storage part 123 Learning information storage part 124 Content information storage part 130 Control part 131 Acquisition part 132 Collection part 133 Learning part 134 Determination part 135 Distribution part 10 Terminal device N, 2 network

Claims (13)

ユーザの端末装置に配信した配信コンテンツであって、前記端末装置においてユーザに通知される配信コンテンツに対するユーザの行動に関する行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報を、コンテンツの通知タイミングの学習に用いる情報として収集する収集部と、
を備えたことを特徴とする収集装置。 An acquisition unit that acquires distribution information distributed to a user's terminal device, the behavior information regarding the user's behavior with respect to the distribution content notified to the user in the terminal device;
A collection unit that collects the behavior information acquired by the acquisition unit as information used for learning the notification timing of content;
A collecting apparatus comprising: 前記収集部は、
前記行動情報のうち、前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記通知タイミングに関する負例として収集する
ことを特徴とする請求項１に記載の収集装置。 The collector is
The collection device according to claim 1, wherein behavior information indicating that a user has not acted on the distribution content is collected as a negative example related to the notification timing. 前記収集部は、
前記行動情報のうち、前記配信コンテンツの配信後における所定期間内に前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項２に記載の収集装置。 The collector is
The behavior information indicating that a user has not acted on the distribution content within a predetermined period after the distribution of the distribution content is collected as the negative example. The collecting device described in 1. 前記収集部は、
前記ユーザに関するコンテキストに基づく前記所定期間内に前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項３に記載の収集装置。 The collector is
The collection apparatus according to claim 3, wherein action information indicating that a user has not acted on the distribution content within the predetermined period based on a context related to the user is collected as the negative example. 前記収集部は、
前記コンテンツに関するコンテキストに基づく前記所定期間内に前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の収集装置。 The collector is
The behavior information indicating that a user has not acted on the distribution content within the predetermined period based on the context related to the content is collected as the negative example. Collection device. 前記収集部は、
前記ユーザに関するセンサ情報に基づいて、前記ユーザが前記配信コンテンツに反応可能と推定される間に計時される前記所定期間内に、前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の収集装置。 The collector is
Behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within the predetermined period of time while the user is estimated to be able to react to the distribution content based on sensor information on the user. Are collected as the negative example. The collection device according to claim 3, wherein 前記収集部は、
前記ユーザの環境に関するセンサ情報に基づいて、前記ユーザが前記配信コンテンツに反応可能と推定される間に計時される前記所定期間内に、前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか１項に記載の収集装置。 The collector is
Based on sensor information related to the user's environment, it indicates that the user has not acted on the distribution content within the predetermined time period counted while the user is estimated to be able to react to the distribution content. The behavior information is collected as the negative example. The collection device according to claim 3, wherein the behavior information is collected as the negative example. 前記収集部は、
前記ユーザのコンテキストに応じて計時される量が変動する前記所定期間内に、前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項３〜７のいずれか１項に記載の収集装置。 The collector is
The behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content is collected as the negative example within the predetermined period in which the timed amount varies according to the user's context. The collection device according to any one of claims 3 to 7. 前記収集部は、
間欠的に配置される複数の期間を含む前記所定期間内に、前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項３〜８のいずれか１項に記載の収集装置。 The collector is
The behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content within the predetermined period including a plurality of periods arranged intermittently is collected as the negative example. The collection apparatus of any one of -8. 前記収集部は、
前記行動情報のうち、前記配信コンテンツの配信後において前記ユーザに関する変化に基づくタイミングにおいて、前記配信コンテンツに対してユーザが行動しなかったことを示す行動情報を、前記変化における前記負例として収集する
ことを特徴とする請求項２〜９のいずれか１項に記載の収集装置。 The collector is
Among the behavior information, behavior information indicating that the user has not acted on the distribution content is collected as the negative example in the change at a timing based on the change regarding the user after the distribution of the distribution content. The collection device according to claim 2, wherein 前記収集部は、
前記行動情報のうち、前記配信コンテンツに対してユーザが行動したことを示す行動情報を、前記通知タイミングに関する正例として収集する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の収集装置。 The collector is
The behavior information indicating that a user has acted on the distribution content is collected as a positive example related to the notification timing, among the behavior information. Collection device. コンピュータが実行する収集方法であって、
ユーザの端末装置に配信した配信コンテンツであって、前記端末装置においてユーザに通知される配信コンテンツに対するユーザの行動に関する行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報を、コンテンツの通知タイミングの学習に用いる情報として収集する収集工程と、
を含むことを特徴とする収集方法。 A collection method performed by a computer,
An acquisition step of acquiring behavior information relating to a user's behavior with respect to a distribution content distributed to a user's terminal device, the distribution content being notified to the user in the terminal device;
A collection step of collecting the behavior information acquired by the acquisition step as information used for learning the notification timing of content;
The collection method characterized by including. ユーザの端末装置に配信した配信コンテンツであって、前記端末装置においてユーザに通知される配信コンテンツに対するユーザの行動に関する行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報を、コンテンツの通知タイミングの学習に用いる情報として収集する収集手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする収集プログラム。 An acquisition procedure for acquiring behavior information related to a user's behavior with respect to a distribution content distributed to a user's terminal device, the distribution content being notified to the user in the terminal device;
A collection procedure for collecting the behavior information acquired by the acquisition procedure as information used for learning the notification timing of content;
A collection program for causing a computer to execute.
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